2017年1月18日Facebook发行的PyTorch相比TensorFlow、MXNet有何优势？ 第1页
1
xie-dan-9 网友的相关建议:
这些开源的软件平台有和芯片公司对接的吗？
以前的NVDA是自己搞了一套，软硬都吃了。现在看来，软件公司想有新的想法。
这个需要硬件公司的支持，才能打破垄断。目前看来没有谁有这样的具体动作啊。
比如，google 开源tensorflow 但是没开源TPU设计。把它作为秘密武器了。
亚马逊和facebook，百度等第二阶梯，似乎没有硬件合作的具体动作。
（目前第一梯队google+NVDA）
1
相关话题
数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系？这几个怎么入门啊？应届硕士毕业生如何拿到知名互联网公司算法岗（机器学习、数据挖掘、深度学习） offer？
生成对抗网络的毕设怎么上手？
编程达到什么水平才能编写出像caffe这样的深度学习框架？
PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
算法研究属于数学专业还是计算机专业？
深度学习中，模型大了好还是小了好呢？
如何理解空洞卷积（dilated convolution）？
TVM 最新发布版本 0.3 有哪些亮点？
如何看待Hinton的论文《Dynamic Routing Between Capsules》？
相关的话题
如何评价谷歌大脑的EfficientNet？如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？
为什么国家将加快人工智能研究生培养？又为什么很多研究生评论人工智能是个大坑呢？
如何看待 Richard Sutton 说的「人工智能中利用算力才是王道」？
如何评价MSRA视觉组最新对spatial attention mechanism分析论文？
什么是大模型？超大模型？Foundation Model？
如何理解深度学习源码里经常出现的logits？
实验室一块GPU都没有怎么做深度学习？
机器学习中的机器是如何分辨哪些是有用的知识，哪些是没用的信息呢？
如何评价 MXNet 被 Amazon AWS 选为官方深度学习平台？
正负样本极不平衡的问题？
人脑有海量的神经元（参数），那么人脑有没有「过拟合」行为？
现在的人工智能是否走上了数学的极端？
GAN（对抗生成网络）可以被用于哪些（商业或潜在商业）实际问题？
实体提取任务中使用BERT-CRF时，CRF根据数据统计可以得到转移概率，为啥还要训练呢？
为什么nn的较大问题是会陷入局部最优时，不选用凸函数作为激活函数？
计算机视觉（cv）方向今年招聘情况怎么样?是否已经人才过剩?
为什么说深度学习没有理论基础?
有哪些人工智能上的事实，没有一定人工智能知识的人不会相信？
GAN生成的数据没有标签怎么用来训练分类模型？
实验室一块GPU都没有怎么做深度学习？
请问应该怎样去学习图像识别和深度学习？
nlp有哪些值得完整实现一遍的算法?
2020-2021年NLP有什么核心技术的更迭吗？或者有什么推动领域发展的paper吗？
为什么在SGD中使用L1正则化很难获得稀疏性？
如何看待鄂维南院士等发起的机器学习联合研讨计划（c2sml.cn）？
加州大学伯克利分校为何能连续孵化出 Mesos,Spark,Alluxio,Ray 等重量级开源项目?
如何看待NVIDIA 即将开源的DLA？
关于tensorflow中的滑动平均？
有没有根据一张人物的立绘正面像，自动生成同风格各侧面角度像并自动衍生表情的软件啊？