TensorFlow与PyTorch模型部署性能比较

TensorFlow与PyTorch模型部署性能比较 前言 2022了，选 PyTorch 还是 TensorFlow？之前有一种说法：TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界。这种说法到 2022 年还成立吗？从模型可用性、部署便捷度和生态系统三个方面对比了两个框架的优缺点，针对不同身份的读者给出了不同的选择建议。 模型可用性对比：PyTorch 胜出 在模型可用性方面，PyTorch 和 TensorFlow 表现出了明显的区别。都有官方模型库，但是对于从业者来说，这些库里的模型可能还不够。因此，有必要比较一下这两个框架官方模型库之外的模型来源是否丰富。 HuggingFace HuggingFace 的存在使得深度学习从业者仅借助几行代码就能将训练、微调好的 SOTA 模型整合到pipeline 中。下图显示了两个框架的 HuggingFace 模型可用情况。从图中看出，HuggingFac

TensorFlow与PyTorch模型部署性能比较最先出现在Python成神之路。