# PyTorch与TensorFlow：深度学习框架的比较与示例
在近年来的深度学习领域中，PyTorch和TensorFlow无疑是两大最受欢迎的框架。虽然两者都可以用于构建神经网络并进行训练，但它们在设计理念、易用性和实现方式上存在一些差异。本文将通过对比这两种框架，并提供示例代码，帮助您理解它们的特点和使用场景。
## 1. PyTorch与TensorFlow概述
**Tensor
原创
2024-10-20 06:44:40
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Collective通信操作及Pytorch示例 大模型时代，单机已经无法完成先进模型的训练和推理，分布式训练和推理将会是必然的选择。各类分布式训练和推断工具都会使用到Collective通信。网络上大多数的教程仅简单介绍这些操作的原理，没有代码示例来辅助理解。本文会介绍各类Collective通信操作，并展示pytorch中如何使用。一、Collective通信操作1. AllReduce
EfficientDet 难复现，复现即趟坑。在此 Github 项目中，开发者 zylo117 开源了 PyTorch 版本的 EfficientDet，速度比原版高 20 余倍。如今，该项目已经登上 Github Trending 热榜。去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 Efficie
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2024-05-27 11:17:40
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当你假装AI专家时，不要谈众人皆知的TensorFlow，那谈什么？PyTorch。其实这也不全然都是调侃。和TensorFlow相比，PyTorch确实也有为数不少的拥趸。根据Keras作者François Chollet发布的数据显示：GitHub上的各种深度学习框架中，PyTorch排在第五位。但需要提醒大家的是，PyTorch可是今年1月19日才正式发布。 二季度深度学习框架排名
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2023-10-05 16:30:48
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在深度学习的实践中，TensorFlow（TF）和PyTorch是两个主要的深度学习框架，它们提供了一系列的功能和工具来处理数据，训练模型，以及进行推理。在这篇博文中，我们将讨论“tf和pytorch的区别pad的区别”这一问题，包括它们在对数据进行填充（padding）时的不同之处。
现象描述是，在使用这两个框架时，开发者可能会遇到数据填充不一致的问题，这可能导致模型表现不佳。尤其是在处理变长
Tensorflow交叉熵函数：cross_entropy注意：tensorflow交叉熵计算函数输入中的logits都不是softmax或sigmoid的输出，而是softmax或sigmoid函数的输入，因为它在函数内部进行sigmoid或softmax操作tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=N
import torchA_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vectorB = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])C = B.index_select(1, A_idx)# 1 3# 4 6
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2022-07-19 11:48:58
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view>>> import torch>>> a = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> b=a.view([480,10,640,3])>>> b.size()(480L, 10L, 640L, 3L)
原创
2022-07-19 11:49:22
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permute>>> img_nhwc = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> img_nhwc.size()torch.Size([10, 480, 640, 3])>>> img_nchw = img_nhwc.permute(0, 3, 1, 2)>>> img_nchw.size()torch.Size([10, 3, 480, 640])
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2022-07-19 11:49:26
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# PyTorch 中的 TensorFlow (TF) 概念以及转换指南
在深度学习的世界里，PyTorch 和 TensorFlow（TF）是两个广泛使用的框架。许多开发者在学习过程中会遇到将两个框架进行比较或转换的需求。本文将帮助你理解如何用 PyTorch 实现 TensorFlow 中的概念。我们将通过流程图和甘特图来展示实现的步骤，并提供具体的代码示例和解释。
## 实现步骤
以
几乎所有深度学习框架背后的设计核心都是张量与计算图；Tensor 即张量，在 tf 中也有这个概念，tensor 是 pytorch 和 tf 非常重要的数据结构，可以理解为多维数组，它可以是一个数、一个向量、一个矩阵、多维数组；Tensor 可以用 GPU 加速；在 pytorch 中其用法类似于 numpy； 本教程环境 pytorch 1.3以上创建 Tensor方式1：直接用 l
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2023-08-17 22:50:37
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示例1. 基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器完整代码结果2. 词嵌入：编码形式的词汇语义2.1 N-Gram语言模型完整代码结果2.2 计算连续词袋模型(CBOW)的词向量完整代码结果3. 序列模型和长短句记忆（LSTM）模型完整代码结果4. 高级：制定动态决策和BI-LSTM CRF代码结果小结 1. 基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器原教程网站模型将会把BOW表示映射成标
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2023-10-21 16:20:55
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码字不易，欢迎给个赞！TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新的版本TensorFlow 2.0，2.0版本相比1.0版本不是简单地更新，而是一次重
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2023-12-05 21:28:39
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文章目录背景准备工作简单案例Pytorch->ONNXONNX->TensorRT复杂案例编译自定义算子并运行demo转换为onnx准备步骤转换代码异常解析自定义算子转换为Tensorrt转换脚本异常解析之topK修改pytorch源码修改tensorrt源码重新转换异常解析之NonZero自定义算子NMS加入自定义torch层修改torch调用修改TensorRT源码自定义算子Ro
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2024-05-23 16:00:29
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在此之前，有很多开发者们比较流行使用苹果的ios企业签名的方式，做了企业签名后，可以实现不经过App Store就能让用户把App安装到苹果手机上。不过，随着苹果的企业签名掉签日渐频繁，而且企业账号被炒到天价，越来越多的开发者把目光逐渐转移到TF签名。目前，有越来越多的开发者倾向于选择苹果TF签名，究竟TF签名有什么优势呢？
在苹果ios应用开发的行业内
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2024-04-18 10:41:21
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TensorFlow2默认采用Eager执行模式即动态图模式，TensorFlow默认采用Graph执行模式即静态图模式，动态图模式相比静态图模式而言，在开发过程中更易于调试，可以像debug python代码一样，去debug TensorFlow计算图的执行步骤并可即时看到执行结果，而在部署过程 ...
记录Pytorch与Tensorflow2的函数转换（持续更新中…）tensorflow2官方文档
pytorch官方文档
将所有元素的值限制到[min,max]这个范围。# Tensorflow语法：
out = tf.clip_by_value(input, minvalue, maxvalue)
# Pytorch语法：
out = torch.clamp(input, min, max,
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2023-07-04 21:53:45
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tf.math.maximumtf.math.maximum( x, y, name=None)此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。参数:x: 张量。必须是以下类型之一:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64。 y: 张量。必须具有与x相同的类型。 name: 操作的名称(可...
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2021-08-13 09:49:08
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一、tf.reverse()tf.reverse( tensor, axis, name=None)参数：tensor: 需要进行反转的张量，类型必须为其中的一个uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, bool, bfloat16, half, float32, float64, complex64, compl...
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2021-08-13 09:54:41
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目录一、tf.stcak()二、tf.unstcak()三、实例一、tf.stcak()tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果a...
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2021-08-13 09:46:12
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