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Segments de marché
Petite entreprise (42.9% des avis)
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PyTorch
Note
(22)4.5 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (42.9% des avis)
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Note
(15)4.4 sur 5
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En savoir plus sur TorchRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que PyTorch excelle dans l'« Entraînement de Réseaux Neuronaux » avec son graphe de calcul dynamique, permettant plus de flexibilité lors du développement de modèles, tandis que Torch est connu pour son approche de graphe statique, qui peut être moins intuitive pour les nouveaux utilisateurs.
- Les critiques mentionnent que les capacités de « Prétraitement des Données » de PyTorch sont plus robustes, avec un support intégré pour divers types de données et transformations, alors que les utilisateurs de Torch ont souligné des limitations dans la gestion des tâches complexes d'intégration de données.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que PyTorch offre des « Capacités d'Apprentissage Profond » supérieures, notamment avec sa vaste bibliothèque de modèles pré-entraînés et son support pour des architectures avancées, tandis que Torch est considéré comme moins complet dans ce domaine.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les « Outils de Visualisation » de PyTorch sont plus conviviaux et intégrés, facilitant le débogage et la compréhension des performances du modèle, comparé à Torch, qui manque de certaines de ces fonctionnalités avancées de visualisation.
- Les critiques disent que les fonctionnalités de « Réglage Automatisé de Modèle » de PyTorch sont plus avancées, permettant une optimisation plus facile des hyperparamètres, tandis que les utilisateurs de Torch ont exprimé le besoin de solutions plus automatisées dans ce domaine.
- Les utilisateurs mentionnent que la « Qualité du Support » de PyTorch est légèrement meilleure, avec une communauté plus large et plus de ressources disponibles pour le dépannage, tandis que les utilisateurs de Torch ont noté que le support peut être moins réactif et complet.
PyTorch vs Torch
- Les évaluateurs ont estimé que PyTorch répond mieux aux besoins de leur entreprise que Torch.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Torch est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de PyTorch à Torch.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
PyTorch
Aucun tarif disponibleTorch
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
PyTorch
Aucune information sur l'essai disponibleTorch
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.2
17
8.9
11
Facilité d’utilisation
8.6
18
8.9
11
Facilité d’installation
Pas assez de données
8.1
9
Facilité d’administration
Pas assez de données
8.3
9
Qualité du service client
7.9
17
8.1
9
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
7.8
9
Orientation du produit (% positif)
10.0
17
8.8
10
Fonctionnalités
Réseau de neurones artificielsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Core Functionality - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Data Handling - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Performance - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Usability - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Advanced Features - Artificial Neural Network
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Réseau de neurones artificiels - IA agentique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
PyTorchetTorch est catégorisé comme Apprentissage automatiqueetRéseau de neurones artificiels
Catégories uniques
PyTorch n'a aucune catégorie unique
Torch n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
PyTorch
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Torch
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
28.6%
Recherche
14.3%
Télécommunications
9.5%
Technologies et services d’information
9.5%
Automobile
9.5%
Autre
28.6%
Logiciels informatiques
42.9%
Technologies et services d’information
14.3%
Télécommunications
7.1%
Recherche
7.1%
Soins de santé mentale
7.1%
Autre
21.4%
Meilleures alternatives
Discussions
Utilisez-vous Pytorch pour ? (par exemple, NLP, vision par ordinateur, apprentissage par renforcement, etc.)
1 commentaire
IB
Tous les paradigmes pour DeepLearning sont pris en charge pour le développement par PyTorch.Lire la suite
Que pouvez-vous faire avec PyTorch ?
1 commentaire
AG
PyTorch est principalement utilisé pour entraîner de grands modèles d'apprentissage automatique/apprentissage profond.Lire la suite
PyTorch n'a plus de discussions avec des réponses
Torch n'a aucune discussion avec des réponses
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