tensorflow和pytorch使用gpu训练代码上的区别
时间: 2024-06-07 18:05:09 浏览: 241
gpu-jupyter:通过NVIDIA GPU的功能来利用Jupyterlab的灵活性,以在GPU上的协作笔记本中运行Tensorflow和Pytorch的代码
TensorFlow和PyTorch都支持GPU加速训练,两者的主要区别在于编程风格和API。TensorFlow采用静态计算图,在编译时会先构造计算图,然后再运行计算,而PyTorch采用动态计算图,即根据实际运行情况动态构建计算图。此外,TensorFlow的API相对较为繁琐,需要较多的代码量,而PyTorch则相对简洁直观,易于上手。
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