矩阵在tensorflow和pytorch中具有相同的数学含义,都是二维数组,但是在实际应用中可能有一些细微的差别,哪些差别
时间: 2023-06-02 12:05:55 浏览: 155
MATLAB 中的矩阵是二维数组
矩阵在tensorflow和pytorch中具有相同的数学含义,都是二维数组,但是在实际应用中可能有一些细微的差别,具体差别是:
1. Tensorflow默认使用行优先存储,而PyTorch默认使用列优先存储。
2. 在TensorFlow中,矩阵乘法的操作符是“tf.matmul”,而在PyTorch中是“torch.mm”。
3. Tensorflow支持静态图,因此在定义图结构后不能再修改;而PyTorch支持动态图,可以在定义图结构之后修改它。
4. Tensorflow的默认数据类型是float32,而PyTorch的默认数据类型是float64。
5. Tensorflow的优化器和损失函数实现更全面,而PyTorch更加灵活,可以编写自定义优化器和损失函数。
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