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PyTorch
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Aprende más sobre TorchResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que PyTorch sobresale en "Entrenamiento de Redes Neuronales" con su gráfico de computación dinámico, lo que permite más flexibilidad durante el desarrollo del modelo, mientras que Torch se destaca por su enfoque de gráfico estático, que puede ser menos intuitivo para los nuevos usuarios.
- Los revisores mencionan que las capacidades de "Preprocesamiento de Datos" de PyTorch son más robustas, con soporte incorporado para varios tipos de datos y transformaciones, mientras que los usuarios de Torch han señalado limitaciones en el manejo de tareas complejas de integración de datos.
- Los usuarios de G2 destacan que PyTorch ofrece superiores "Capacidades de Aprendizaje Profundo", particularmente con su extensa biblioteca de modelos preentrenados y soporte para arquitecturas avanzadas, mientras que Torch se considera menos completo en esta área.
- Los usuarios en G2 informan que las "Herramientas de Visualización" de PyTorch son más amigables e integradas, lo que facilita la depuración y comprensión del rendimiento del modelo, en comparación con Torch, que carece de algunas de estas características avanzadas de visualización.
- Los revisores dicen que las características de "Ajuste Automático de Modelos" de PyTorch son más avanzadas, permitiendo una optimización más fácil de hiperparámetros, mientras que los usuarios de Torch han expresado la necesidad de más soluciones automatizadas en esta área.
- Los usuarios mencionan que la "Calidad del Soporte" de PyTorch es ligeramente mejor, con una comunidad más grande y más recursos disponibles para la resolución de problemas, mientras que los usuarios de Torch han notado que el soporte puede ser menos receptivo y completo.
PyTorch vs Torch
- Los revisores consideraron que PyTorch satisface mejor las necesidades de su empresa que Torch.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Torch es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de PyTorch sobre Torch.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
PyTorch
No hay precios disponiblesTorch
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
PyTorch
No hay información de prueba disponibleTorch
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
9.2
17
8.9
11
Facilidad de uso
8.6
18
8.9
11
Facilidad de configuración
No hay suficientes datos
8.1
9
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
8.3
9
Calidad del soporte
7.9
17
8.1
9
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
No hay suficientes datos
7.8
9
Dirección del producto (% positivo)
10.0
17
8.8
10
Características
Red neuronal artificialOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Core Functionality - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
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Data Handling - Artificial Neural Network
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Performance - Artificial Neural Network
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Usability - Artificial Neural Network
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Advanced Features - Artificial Neural Network
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AI Agente - Red Neuronal Artificial
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
PyTorch y Torch está categorizado como Aprendizaje Automático y Red neuronal artificial
Categorías Únicas
PyTorch no tiene categorías únicas
Torch no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
PyTorch
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Torch
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
28.6%
Investigación
14.3%
Telecomunicaciones
9.5%
Tecnología de la Información y Servicios
9.5%
Automotriz
9.5%
Otro
28.6%
Software informático
42.9%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Telecomunicaciones
7.1%
Investigación
7.1%
Atención de salud mental
7.1%
Otro
21.4%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué usas Pytorch? (por ejemplo, PLN, visión por computadora, aprendizaje por refuerzo, etc.)
1 Comentario
IB
Todos los paradigmas para DeepLearning son compatibles para el desarrollo por PyTorch.Leer más
¿Qué puedes hacer con PyTorch?
1 Comentario
AG
PyTorch se utiliza principalmente para entrenar grandes modelos de ML/DL.Leer más
PyTorch no tiene más discusiones con respuestas
Torch no tiene discusiones con respuestas
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