pytorch与tensorflow的区别
图创建
创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。
在PyTorch中,图结构是动态的,这意味着图在运行时构建。
而在TensorFlow中,图结构是静态的,这意味着图先被“编译”然后再运行。
PyTorch中简单的图结构更容易理解,更重要的是,还更容易调试。调试PyTorch代码就像调试Python代码一样。你可以使用pdb并在任何地方设置断点。调试TensorFlow代码可不容易。要么得从会话请求要检查的变量,要么学会使用TensorFlow的调试器(tfdbg)。
灵活性
tensorflow:静态计算图,数据参数在CPU与GPU之间迁移麻烦,调试麻烦
pytorch:动态计算图,数据参数在CPU与GPU之间迁移十分灵活,调试简便
计算速度
同等条件下:
tensorflow 在CPU上运行速度比 pytorch 快
tensorflow 在GPU上运行速度和 pytorch 差不多
依赖库
tensorflow:支持更多库函数,比如图像数据预处理方式会更多
pytorch:正在扩充,未来和tensorflow应该差别不大
数据加载
tensorflow:API设计庞大,使用有技巧,但有时候不能直接把数据加载进TensorFlow
pytorch:API整体设计粗糙,但加载数据的API设计很友好。加载数据的接口由一个数据集、一个取样器和一个数据加载器构成。
设备管理
tensorflow:不需要手动调整,简单
pytorch:需要明确启用的设备
关于这点,凭个人喜好,我比较喜欢手动启用CUDA_VISIBLE_DEVICES,我个人对内存、显存的管理较严
Pytorch:
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
model = nn.DataParallel(model, device_ids=self.config.device_ids).cuda()
TensorFlow的设备管理非常好用。通常你不需要进行调整,因为默认的设置就很好。例如,TensorFlow会假设你想运行在GPU上(如果有的话)。而在PyTorch中,即使启用了CUDA,你也需要明确把一切移入设备。
TensorFlow设备管理唯一的缺点是,默认情况下,它会占用所有的GPU显存。简单的解决办法是指定CUDA_VISIBLE_DEVICES。有时候大家会忘了这一点,所以GPU在空闲的时候,也会显得很忙。
在PyTorch中,我发现代码需要更频繁的检查CUDA是否可用,以及更明确的设备管理。在编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤其如此。以及得把GPU上的PyTorch变量转换为Numpy数组,这就显得有点冗长。
numpy_var = variable.cpu().data.numpy()
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