運(yùn)行pytorch需要什么配置的電腦？運(yùn)行Python只需要很少的環(huán)境。您只需要安裝一個(gè)Python解釋器。所以1。處理器i5 i7正常。代數(shù)越高越好。PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？3。顯卡有

運(yùn)行pytorch需要什么配置的電腦？

運(yùn)行Python只需要很少的環(huán)境。您只需要安裝一個(gè)Python解釋器。

所以

1。處理器i5 i7正常。代數(shù)越高越好。

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

3。顯卡有不同的看法。最好是玩游戲和深入學(xué)習(xí)。日常辦公要求不多。

blockquote>感興趣的可以關(guān)注一下哦，也可以關(guān)注公眾號(hào)“平凡而詩(shī)意”。

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pytorch和gluon有相同點(diǎn)，也有不同點(diǎn)。

相同點(diǎn)

兩個(gè)多都是深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，都可以用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的搭建、訓(xùn)練、學(xué)習(xí)等工作。

不同點(diǎn)

首先，提供支持的公司不同，pytorch是Facebook的，gluon是亞馬遜的。

然后，類(lèi)型定位不同，如果詳細(xì)劃分，pytorch是一個(gè)比較靈活的后端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，和tensorflow、mxnet這些算是一個(gè)類(lèi)型，而gluon是一個(gè)高度集成的前端平臺(tái)，和keras一個(gè)類(lèi)型的，也就是說(shuō)，gluon的一個(gè)函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個(gè)函數(shù)，gluon的一條命令能夠完成mxnet的一堆任務(wù)，就想keras以tensorflow為后端一樣，keras高度集成了tensorflow這些后端平臺(tái)的函數(shù)。

其次，是編程方式，pytorch是基于命令式編程，簡(jiǎn)單但速度有限，gluon結(jié)合了符號(hào)式編程和命令式編程，兼?zhèn)渌俣群秃?jiǎn)潔。

最后，是靈活度，pytorch集成度沒(méi)有g(shù)luon那么高，所以高度可定制，gluon集成度太高，所以靈活度有限。

兩者都是深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

首先，不同的公司提供支持。Python來(lái)自Facebook，glion來(lái)自Amazon。

那么，類(lèi)型定位就不同了。如果詳細(xì)劃分，Python是一個(gè)靈活的后端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，tensorflow和mxnet被視為一種類(lèi)型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺(tái)，keras是一種類(lèi)型。也就是說(shuō)，glion的一個(gè)函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個(gè)功能，glion的一個(gè)命令就可以完成mxnet的開(kāi)發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺(tái)的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡(jiǎn)單但速度有限，glion結(jié)合了符號(hào)編程和命令編程，既快又簡(jiǎn)單。

最后，靈活性。Python的集成度沒(méi)有g(shù)lion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。