Alternativas de PyTorch Mejor Valoradas
21 PyTorch Reseñas
PyTorch es un marco fácil de usar y ligero, amigable para desarrolladores, no sería incorrecto decir que es una biblioteca basada en investigación.
Con su característica de NN, puedo ejecutar y entrenar modelos en GPU con CPU, lo cual es muy rápido y mucho más rápido con redes preentrenadas. Algunas otras características y bibliotecas como Hugging Face transformers y torchvision son fluidas. Algunos módulos como autograd y ONNX aumentan la interoperabilidad para trabajar con redes neuronales y el intercambio abierto de redes neuronales, y la clase dataloader admite el barajado y el batching con carga de datos en paralelo. Las arquitecturas de PyTorch son versátiles para el desarrollo y la producción, también para la investigación. Desde que comencé a usar PyTorch en lugar de TensorFlow para mi proyecto de visión por computadora, me ha proporcionado flexibilidad en la fase de desarrollo del modelo y ha facilitado la depuración. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La documentación principal de Pytorch es muy buena, pero algunas otras bibliotecas auxiliares y características más nuevas tienen muy poca o incompleta documentación. PyTorch no es efectivo si no hay suficientes datos para entrenar el modelo, ya que la mejora del modelo y la precisión no cumplirán con las expectativas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Una de las cosas que realmente aprecio de PyTorch es lo fácil de usar que es. Hace que el complejo ámbito del aprendizaje sea más accesible, lo cual es fantástico. La capacidad de experimentar y hacer ajustes a los modelos sobre la marcha es verdaderamente revolucionaria. Se siente sin esfuerzo implementar ideas gracias a su integración con Python y al gráfico computacional dinámico que simplifica la depuración. Además, tener una comunidad y documentación completa puede ser un salvavidas al enfrentar desafíos en este campo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Aunque PyTorch ofrece accesibilidad, en el aprendizaje puede ser un poco desafiante para los recién llegados al ecosistema de Python. Desplegar modelos más allá de la etapa a veces puede plantear dificultades. Requiere un esfuerzo adicional, para una transición sin problemas. Además, las actualizaciones frecuentes, aunque demuestran progreso, pueden ocasionalmente causar problemas de compatibilidad que demandan atención y adaptación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Es fácil de usar una biblioteca que es muy eficiente en cuanto a recursos y proporciona la mejor documentación, lo que facilita mucho que un principiante comience. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No hay nada que no guste de pytorch. Es la mejor biblioteca de aprendizaje profundo que existe. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Pytorch is very simple to use and it has Python like syntax. It has a huge community base and forum from where we can get help instantly.
PyTorch 2.0 has now most of the state of the art models in NLP, Computer vision etc
Pytorch offers flexibility to tune it according to our use case Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
I don't find any cons in PyTorch.
So far so good and they are headed in the right direction :) Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
It is a very important deep learning framework to generate tensors in ML models and it is also compatible with GPU means model training can be very faster in terms of CPU with the help of PyTorch framework in Python as deep learning models would need lot of time for processing and also debugging is necessary for this models, hence PyTorch is very much compatible with the Numpy arrays and is dynamic in computation also. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
PyTorch is Pythonic but its functions and methods for Deep learning are somewhat hard to remember and also the documentation is not user friendly because it gets varies on the new version updates Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Pytorch es uno de los marcos de aprendizaje profundo más fáciles. Es muy fácil definir un modelo, establecer hiperparámetros y lanzar el entrenamiento. La documentación sobre pytorch y la comunidad también es bastante activa y la mayoría de los problemas se resuelven bastante rápido una vez publicados en línea. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Pytorch carece de buenas herramientas de monitoreo y visualización, esa es una ventaja. Los marcos como TensorFlow tienen herramientas de visualización muy buenas como tensorboard que pueden ayudar en la visualización y creación de buenos gráficos durante todo el procedimiento de entrenamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
The best thing about pytorch is that it makes debugging easy for developers.The errors get highlighted.Its the best replacement for tensorflow because of its less complexity. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Though its easy to use but sometimes it lags some of the features of tensorflow.When applications gets bigger its speed to process decreases.This impacts its performance also which is not good. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Se puede usar no solo con Python, sino también con C++. Indica que podemos implementar herramientas de ML, DL e IA en el futuro en lenguajes de compilación más rápidos como C++, Java y C#, que tendrán una curva de aprendizaje moderada con menor carga para el sistema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No funciona bien cuando tienes que entrenar con una cantidad muy pequeña de datos. Al usar una pequeña cantidad de datos, puedes descubrir que PyTorch no es una opción óptima. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Lo mejor de PyTorch es que es muy amigable para los desarrolladores y es más rápido en comparación con otros marcos clave como TensorFlow. PyTorch es muy útil en términos de codificación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Lo que menos me gustó de PyTorch es que el soporte para las partes de error no está muy disponible en internet y la documentación oficial podría ser un poco mejor para entender. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
