TENSORFLOW बनाम PYTORCH के बीच अंतर
वर्तमान दुनिया में कृत्रिम बुद्धि किसी भी प्रकार के संगठन के लिए महत्वपूर्ण संभावना है। सभी संगठन मुख्य रूप से अधिक से अधिक स्वचालन बनाने के लिए लक्ष्य बनाते हैं और अपने व्यवसाय के प्रत्येक क्षेत्र के लिए किसी भी प्रकार की मैनुअल निर्भरता से बचते हैं। इस तरह की स्थिति में गहरी सीख किसी भी बिंदु पर डेवलपर द्वारा उपयोगिताओं की किस्मों के साथ कुछ बहुत ही आकर्षक वास्तुकला के साथ आ रहा है और बहुत आसान है। यह किसी भी प्रकार के संगठन को भी मदद करता है जो मुख्य रूप से स्वचालन के लिए लक्षित हैं और मानव निर्भरता से बचने के लिए तैयार हैं, विभिन्न प्रकार की कार्यप्रणालियों का उपयोग करके जो किसी भी प्रकार के कंप्यूटर की हमेशा बेहतर क्षमता को अधिकतम करते हैं जो वास्तव में मानव के रूप में काम करता है। अब उन किस्मों के डेवलपर्स पर विचार करना जो बेहतर स्वचालन के लिए अपने उत्पाद के लिए कभी भी उस स्वचालन तकनीक का उपयोग करने के इच्छुक हैं, उन्हें उसी का उपयोग करने और विकसित करने के लिए कुछ खुले उपकरण का पता लगाना होगा। गूगल, फेसबुक या अन्य किस्मों की बहुत सारी बड़ी कंपनियाँ हैं, बड़ी कंपनियों की अपनी कई रिलीज़ हैं जो विभिन्न प्रकार की रूपरेखाओं पर निर्भर करती हैं लेकिन अधिकतम पायथन भाषा में विकसित की जाती हैं जहां कोई भी आसानी से उसी समय के बारे में जान सकता है, अपने उत्पाद की आवश्यकता के अनुसार विकसित करने में सक्षम हो सकता है और उन बड़ी कंपनियों द्वारा प्रदान किए गए किस्मों के प्रलेखन से अन्य लोगों को भी प्रशिक्षित कर सकता है।
TENSORFLOW बनाम PYTORCH (इन्फोग्राफिक्स)के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे Tensorflow बनाम Pytorch की शीर्ष 2 तुलनाएं हैं:
TENSORFLOW बनाम PYTORCH के बीच महत्वपूर्ण अंतर
Tensorflow बनाम Pytorch दोनों बाजार में लोकप्रिय विकल्प हैं; आइए हम Tensorflow बनाम Pytorch के बीच कुछ प्रमुख अंतर पर चर्चा करें:
- Tensorflow एक लोकप्रिय ऑटो संगणना ढाँचा है जो कभी भी किसी भी प्रकार की हलचल के बिना लंबे समय तक कई संगठन द्वारा उपयोग किया जाता है।यह गूगल द्वारा डिज़ाइन किया गया है और किसी भी डेवलपर्स को पहला स्वाद प्रदान किया है जो वास्तव में अपने उत्पाद के लिए स्वचालन बनाने के इच्छुक हैं। एक अधिकतम बड़ा संगठन आमतौर पर किसी भी समय उनके उत्कृष्ट समर्थन के कारण टेंसोफ़्लो का उपयोग करना पसंद कर रहा है और बहुत संक्षिप्त प्रलेखन भी। यह विशेष रूप से ग्राफ़िकल कंप्यूटिंग डिज़ाइन की जटिलता से बचने के मामले में किसी भी प्रकार के संदेह या समझ के अंतर के लिए अपने सर्वश्रेष्ठ समर्थन के लिए डेवलपर की मदद करता है। जैसा कि किसी अन्य बाजार में उपलब्ध लोकप्रिय ढांचे की तुलना में TENSORFLOW में सत्र चलाना बहुत महत्वपूर्ण है। जबकि Pytorch दूसरे हाथों में है बहुत नया ढांचा हाल ही में शुरू हुआ, यह किसी भी तरह की जटिलता से बचने का मुख्य एजेंडा है जो सामान्य रूप से डेवलपर को TENSORFLOW के साथ काम करने के मामले में सामना करना पड़ रहा है। डेवलपर पायथन कोडिंग संरचना पर कुछ बुनियादी ज्ञान प्राप्त करके PYTORCH में कोड को बहुत आसानी से लिखने में सक्षम हो सकता है। पायथोर मुख्य रूप से पायथन प्रौद्योगिकियों के आधार पर विकसित किया गया है, यहC ++ का भी उपयोग किया और बैकएंड के लिए CUDA समर्थन बनाए रखें। यह लिनक्स, विंडोज या मैकओएस जैसे बाजारों में उपलब्ध लगभग सभी बड़े ऑपरेटिंग सिस्टम को सपोर्ट करने की एक बड़ी उपयोगिता का भी अनुसरण करता है।
- टेनरेफ़्लो का कार्यान्वयन शुरुआती चरणों के लिए किसी भी समय चरणों की जटिलता के लिए हमेशा कठिन होता है।मान लीजिए कि कोई व्यक्ति टेनॉरफ्लो का उपयोग टेनर पर प्रस्तुतिकरण के लिए करना चाहता है या ग्राफ का अर्थ है, कार्यकाल पर एक आयाम का उल्लेख करना या निर्माण करना और साथ ही साथ कोड में परिभाषित किसी भी प्रकार के वैरिएबल के लिए एक विशिष्ट प्लेसहोल्डर की योजना बनाने के लिए तैयार होना। उस स्थिति में, डेवलपर को निष्पादन के लिए किसी भी समय दो अलग-अलग चरणों का पालन करना चाहिए। इतना ही नहीं यह आवश्यक सत्र शुरू नहीं करेगा। सत्र को घूरने के लिए उस संगणना को पूरा करने के लिए सत्र को चलाना पड़ता है जिसे उस विशिष्ट चरण के लिए काम करने की आवश्यकता होती है। यह शुरुआती लोगों के लिए कभी भी थोड़ा जटिल होता है। जबकि Pytorch उस विशिष्ट तकनीक पर थोड़ा अग्रिम है, वैरिएबल और ग्राफिकल बिल्डिंग पर एक विशिष्ट प्लेसहोल्डर के लिए किसी भी प्रकार का असाइनमेंट गतिशील गणना का उपयोग करके ग्राफिकल दृष्टिकोण जैसी एक नई अवधारणा द्वारा किया जा सकता है। डेवलपर के लिए यह हमेशा आसान होता है जो वास्तव में पायथन प्रौद्योगिकियों में उपलब्ध गणितीय पुस्तकालयों में बहुत सहज है। डेवलपर के लिए इनपुट और आउटपुट फ़ंक्शन लिखना बहुत आसान है, कार्यकाल में उचित आयाम लागू करने के लिए कोई अतिरिक्त सिरदर्द लेने की आवश्यकता नहीं है।
TENSORFLOW बनाम PYTORCH तुलना तालिका
नीचे Tensorflow बनाम Pytorch में सबसे ऊपर की तुलना है:
| Tensorflow बनाम Pytorch के बीच तुलना का आधार | Tensorflow | Pytorch |
| सामान्य | Tensorflow मुख्य रूप से गूगल द्वारा प्रदान किया गया है और वर्तमान परिवेश में सबसे लोकप्रिय गहन शिक्षण ढाँचों में से एक है। यह कंप्यूटर जैसे किसी भी इंसान की स्वचालन तकनीक को इतना सक्षम बनाता है, और स्वचालन की पूरी सोच को वर्तमान उद्योग में बिल्कुल नए मोड में बदल देता है। किसी भी तरह की स्थिति को बड़ी चुनौती मानते हुए और तर्क को बहुत ही चालाकी से स्वचालित करने में। साथ ही आविष्कार करने वाली कंपनी गूगल है, इसलिए किसी भी स्थिति के लिए गूगल फ़ीडबैक और अन्य के कारण स्वचालित रूप से यह किसी के द्वारा भी सबसे अच्छा विकल्प हो सकता है। | Pytorch एक नया ढांचा है, और जैसा कि अभी भी शुरुआती लोगों में बहुत लोकप्रिय है। वास्तव में Pytorch द्वारा प्रदान की गई बड़ी उपयोगिता डेवलपर द्वारा किसी भी प्रकार के अतिरिक्त ज्ञान लाभ के बिना बहुत आसानी से कोड लिख रही है। तो स्वचालित रूप से यह शुरुआती लोगों के लिए बड़ा लोकप्रिय होने जा रहा है जो अपने उत्पाद के लिए स्वचालन तर्क विकसित करने जा रहे हैं। PYTORCH मूल रूप से पायथन भाषा के आधार पर विकसित किया गया है, इसे सी ++ का समर्थन भी लिया गया है और बैकेंड के रूप में इसका उपयोग यूएडीए ने किया। बड़ी उपयोगिता यह है कि यह लगभग सभी तरह के ऑपरेटिंग सिस्टम जैसे लिनक्स, मैकओएस और विंडोज के लिए उपलब्ध हो सकता है। |
| कार्यान्वयन | किसी भी गहन शिक्षण स्वचालन ढांचे के आरंभीकरण के समय, यह ग्राफ़ के निर्माण के लिए अनिवार्य भागों में से एक है, जहाँ टेंसोफ़्लो थोड़ा जटिल है। उदाहरण के रूप में एक डेवलपर की आवश्यकता को टेंसोर (या ग्राफ) के आधार पर एक आयाम बनाने के लिए माना जाता है, उसी समय उसे चर को परिभाषित करने के लिए एक विशिष्ट प्लेसहोल्डर आवंटित करने की आवश्यकता होती है, उस स्थिति में, इसे टेंसोफ़्लो में अलग से किया जाना चाहिए। एक बार इन दोनों कार्यों को पूरा करने के बाद, इसे एक कंप्यूटिंग के लिए संबंधित सत्र चलाना होगा। जो कभी भी शुरुआती लोगों के लिए अधिक जटिल है। | PYTORCH ने वास्तव में ग्राफिकल प्रतिनिधित्व की गणना के मामले में एक गतिशील दृष्टिकोण का पालन किया। |
निष्कर्ष – TENSORFLOW बनाम PYTORCH
TENSORFLOW बनाम PYTORCH दोनों की तुलना में, TENSORFLOW ज्यादातर अपने विज़ुअलाइज़ेशन सुविधाओं के लिए लोकप्रिय है जो स्वचालित रूप से विकसित होते हैं क्योंकि यह बाजार में लंबे समय से काम कर रहा है। जबकि PYTORCH बाजार में बहुत नया है, वे मुख्य रूप से अपने गतिशील कंप्यूटिंग दृष्टिकोण के लिए लोकप्रिय हैं, जो शुरुआती लोगों के लिए इस ढांचे को अधिक लोकप्रिय बनाता है। लेकिन फिर भी, उत्कृष्ट दृश्य, समर्थन और लंबे समय की उपलब्धता के लिए किसी भी प्रकार के संगठन के लिए टेंडरफ्लो हमेशा बेहतर होता है।
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यह Tensorflow बनाम Pytorch के बीच उच्चतम अंतर के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। यहाँ हम अतिरिक्त रूप से इन्फोग्राफिक्स और तुलना तालिका द्वारा TENSORFLOW बनाम PYTORCH महत्वपूर्ण भेदभाव पर विचार करते हैं। अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
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