pytorch太好用了, 入门还是进阶都推荐使用# Programming - 葵花宝典L*82018-05-14 07:051 楼想怎么连接网络 都可以 各种奇特想法都可以实现而且debug容易 一行一行执行 就有结果pytorch和caff2融合以后 更加强大
x*u2018-05-14 07:054 楼TTt太看重工业部署,自己研究需要用简单点的【在 w***g 的大作中提到】: Tf确实是狗屁玩意,容我也骂一句。: : :想怎么连接网络 都可以 : :各种奇特想法都可以实现
m*o2018-05-14 07:055 楼这两种是不同的模型,tf是静态网络,pytorch是动态网络。tf的优势在于部署,模型训练出来以后,可以上java,可以上go,等等。pytorch只能上python。【在 L****8 的大作中提到】: 想怎么连接网络 都可以 : 各种奇特想法都可以实现: 而且debug容易 一行一行执行 就有结果: pytorch和caff2融合以后 更加强大
n*72018-05-14 07:056 楼那是不是用pytorch 学习,研究,折腾调好之后用tf最终训练,deploy?【在 m****o 的大作中提到】: 这两种是不同的模型,tf是静态网络,pytorch是动态网络。tf的优势在于部署,模型: 训练出来以后,可以上java,可以上go,等等。pytorch只能上python。
m*o2018-05-14 07:057 楼可以这么做。有两个问题:第一:如果使用比较high level的tensor,即便表面看起来一样,两边实现的细节可能还是会有所不同。第二:如果pytorch方面实现的结构比较复杂,转化到tensorflow下有难度,比如递归网络这样的结构随着数据输入变化的模型。【在 n******7 的大作中提到】: 那是不是用pytorch 学习,研究,折腾: 调好之后用tf最终训练,deploy?
w*g2018-05-14 07:058 楼这个实际操作很难,非常耗费人力。caffe2或者把参数导出到tensorrt部署。【在 n******7 的大作中提到】: 那是不是用pytorch 学习,研究,折腾: 调好之后用tf最终训练,deploy?
w*r2018-05-14 07:0510 楼google现在玩的是ecosystem,以后很有可能到处都是tf,其他的轮子要想接入,自己port。。。【在 m****o 的大作中提到】: 这两种是不同的模型,tf是静态网络,pytorch是动态网络。tf的优势在于部署,模型: 训练出来以后,可以上java,可以上go,等等。pytorch只能上python。
l*m2018-05-14 07:0511 楼又想到恶心的事了port 一个torch到tf, 花了半年才真正搞定,精度才一致。又过半年功力提高了,又改了个参数,果然提高了不少,老中医摸脉。:这个实际操作很难,非常耗费人力。:caffe2或者把参数导出到tensorrt部署。
m*o2018-05-14 07:0513 楼ONNX号称万能钥匙,有人用过吗?【在 w*****r 的大作中提到】: google现在玩的是ecosystem,以后很有可能到处都是tf,其他的轮子要想接入,自己: port。。。