Сравнение фреймворков нейронных сетей: PyTorch, TensorFlow и Keras

• Андрей Ли представляет сайт реформс точка ру.  

• Сравнение фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Keras.  

• PyTorch подходит для продакшна и исследований, TensorFlow - для диплинга, Keras - для прототипирования.  

• PyTorch поддерживает множество языков: Scala, Java, Clojure, C++, Python, Julia, R, Perl.  

• Keras также поддерживает множество языков, но документация отстает.  

• PyTorch использует динамический граф, TensorFlow - статический, Keras зависит от бэкенда.  

• Динамический граф в PyTorch позволяет перестраивать граф на каждом шаге, что обеспечивает гибкость.  

• PyTorch имеет высокую открытость, TensorFlow - среднюю, Keras - высокую.  

• Keras обеспечивает логичность и гибкость, но имеет проблемы с модулями.  

• TensorFlow использует Keras, но имеет проблемы с модулями и градиентами.  

• Keras поддерживает создание новых слоев, функций активации и оптимизаторов.  

• TensorFlow поддерживает создание новых слоев на C++, PyTorch поддерживает создание на Python и C++.  

• PyTorch имеет высокое качество документации, TensorFlow - среднее, Keras - высокое.  

• Keras имеет отличную документацию с самого начала, TensorFlow - документацию в стиле Google, PyTorch - хорошую документацию и туториалы.  

• PyTorch удобен для установки и использования, TensorFlow страдает от неполной документации по установке.  

• Keras логичен и удобен, PyTorch прост и понятен.  

• Андрей Ли рекомендует PyTorch как хороший выбор.  

• Призывает посетить сайт реформс точка ру для получения дополнительной информации и курсов.