TensorFlow与PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习

在训练过程的可视化方面，TensorFlow 更有优势。可视化能帮助开发者跟踪训练过程以及实现更方便的调试。TensorFlow 的可视化库名为 TensorBoard。PyTorch 开发者则使用 Visdom，但是 Visdom 提供的功能很简单且有限，所以 TensorBoard 在训练过程可视化方面更好。

TensorBoard 的特性：

• 跟踪和可视化损失和准确度等指标
• 可视化计算图(操作和层)
• 查看权重、偏差或其它张量随时间变化的直方图
• 展示图像、文本和音频数据
• 分析 TensorFlow 程序

在 TensorBoard 中可视化训练

Visdom 的特性：

• 处理回调
• 绘制图表和细节
• 管理环境

在 Visdom 中可视化训练

4. 生产部署

在将训练好的模型部署到生产方面，TensorFlow 显然是赢家。我们可以直接使用 TensorFlow serving 在 TensorFlow 中部署模型，这是一种使用了 REST Client API 的框架。

使用 PyTorch 时，在最新的 1.0 稳定版中，生产部署要容易一些，但它没有提供任何用于在网络上直接部署模型的框架。你必须使用 Flask 或 Django 作为后端服务器。所以，如果要考虑性能，TensorFlow serving 可能是更好的选择。

5. 用 PyTorch 和 TensorFlow 定义一个简单的神经网络

我们比较一下如何在 PyTorch 和 TensorFlow 中声明神经网络。

在 PyTorch 中，神经网络是一个类，我们可以使用 torch.nn 软件包导入构建架构所必需的层。所有的层都首先在 __init__() 方法中声明，然后在 forward() 方法中定义输入 x 在网络所有层中的遍历方式。最后，我们声明一个变量模型并将其分配给定义的架构(model = NeuralNet())。

近期 Keras 被合并到了 TensorFlow 库中，这是一个使用 TensorFlow 作为后端的神经网络框架。从那时起，在 TensorFlow 中声明层的句法就与 Keras 的句法类似了。首先，我们声明变量并将其分配给我们将要声明的架构类型，这里的例子是一个 Sequential() 架构。

（编辑：西安站长网）

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