Meilleures alternatives à PyTorch les mieux notées
Avis sur 21 PyTorch
PyTorch convivial pour les développeurs, facile à utiliser et léger, il ne serait pas faux de dire que c'est une bibliothèque basée sur la recherche.
Grâce à sa fonctionnalité NN, je peux exécuter et entraîner des modèles sur GPU avec CPU, ce qui est très rapide et beaucoup plus rapide avec des réseaux pré-entraînés. Certaines autres fonctionnalités et bibliothèques comme Hugging Face transformers et torchvision sont transparentes. Certains modules comme autograd et ONNX augmentent l'interopérabilité pour travailler avec les réseaux neuronaux et l'échange de réseaux neuronaux ouverts, et la classe dataloader prend en charge le mélange et le regroupement avec le chargement de données en parallèle. Les architectures PyTorch sont polyvalentes pour le développement et la production, ainsi que pour la recherche. Depuis que j'ai commencé à utiliser PyTorch au lieu de TensorFlow pour mon projet de vision par ordinateur, cela m'a offert une flexibilité pour la phase de développement de modèles et a facilité le débogage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La documentation principale de Pytorch est très bonne, mais certaines autres bibliothèques auxiliaires et fonctionnalités plus récentes ont très peu ou pas de documentation complète. PyTorch n'est pas efficace s'il n'y a pas assez de données pour entraîner le modèle, car l'amélioration du modèle et la précision ne répondront pas aux attentes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Une des choses que j'apprécie vraiment à propos de PyTorch est sa convivialité. Cela rend le domaine complexe de l'apprentissage plus accessible, ce qui est fantastique. La capacité d'expérimenter et de faire des ajustements aux modèles en cours de route est véritablement révolutionnaire. Il semble facile de mettre en œuvre des idées grâce à son intégration avec Python et au graphe computationnel dynamique qui simplifie le débogage. De plus, avoir une communauté et une documentation complète peut être un véritable atout lorsqu'on fait face à des défis dans ce domaine. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Bien que PyTorch offre une accessibilité, dans l'apprentissage, cela peut être un peu difficile pour les nouveaux venus dans l'écosystème Python. Le déploiement de modèles au-delà de l'étape peut parfois poser des difficultés. Nécessite un effort supplémentaire, pour une transition en douceur. De plus, les mises à jour fréquentes, tout en démontrant des progrès, peuvent occasionnellement causer des problèmes de compatibilité qui exigent attention et adaptation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'est une bibliothèque facile à utiliser qui est très efficace pour les ressources et fournit la meilleure documentation, ce qui la rend très facile pour un débutant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il n'y a rien à ne pas aimer à propos de pytorch. C'est la meilleure bibliothèque d'apprentissage profond qui existe. Avis collecté par et hébergé sur 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I don't find any cons in PyTorch.
So far so good and they are headed in the right direction :) Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Pytorch est l'un des frameworks d'apprentissage profond les plus faciles. Il est très facile de définir un modèle, de définir des hyperparamètres et de lancer l'entraînement. La documentation autour de pytorch et la communauté sont également très actives et la plupart des problèmes sont résolus assez rapidement une fois postés en ligne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Pytorch manque de bons outils de surveillance et de visualisation, c'est un avantage. Les frameworks comme TensorFlow ont de très bons outils de visualisation comme tensorboard qui peuvent aider à la visualisation et à la création de bons graphiques pendant toute la procédure d'entraînement. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Vous pouvez l'utiliser non seulement avec Python mais aussi avec C++. Cela indique que nous pouvons implémenter des outils ML, DL et AI à l'avenir dans des langages de compilation plus rapides comme C++, Java et C#, qui auront une courbe d'apprentissage modérée avec une moindre contrainte sur le système. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Cela ne fonctionne pas bien lorsque vous devez entraîner une très petite quantité de données. En utilisant une petite quantité de données, vous pouvez découvrir que PyTorch n'est pas un choix optimal. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La meilleure chose à propos de PyTorch est qu'il est très convivial pour les développeurs et qu'il est plus rapide par rapport à d'autres cadres clés comme TensorFlow. PyTorch est très utile en termes de codage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Ce que j'ai le plus détesté à propos de PyTorch, c'est que le support sur les parties d'erreur n'est pas très disponible sur Internet et que la documentation officielle pourrait être un peu meilleure pour la compréhension. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
