深度学习框架,tensorflow和pytorch哪个好

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习框架的解答，让我们一起看看吧。tx2使用的深度学习框架是什么？Keras...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习框架的解答，让我们一起看看吧。

1. tx2使用的深度学习框架是什么？
2. Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

tx2使用的深度学习框架是什么？

tx2使用的深度学习框架是NVIDIA的深度学习软件开发工具包（CUDA Toolkit）和TensorRT。CUDA Toolkit是一种针对NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型，它支持深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。而TensorRT是NVIDIA推出的针对深度学习推理（inference）的高性能推理引擎，它可以加速神经网络的推理过程，提高推理效率。这两个框架可以有效地配合使用，为tx2提供强大的深度学习能力，并且提高了模型的性能和效率。

!TX2使用的深度学习框架是NVIDIA的TensorRT，它是一个用于优化深度学习推断的高性能推理引擎。TensorRT支持各种深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe、ONNX等，能够将深度学习模型进行优化和加速，以提高推理的速度和效率。TX2利用TensorRT可以实现在边缘设备上进行快速和高效的深度学习推理，使其在视觉识别、自动驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用。TensorRT的强大性能使得TX2成为一个强大的深度学习推理平台。

TX2使用的深度学习框架主要是TensorFlow。在TensorFlow的安装过程中，需要用到CUDA和cuDNN。对于Ubuntu 16.04 64-bit系统，需要安装CUDA 8.0和cuDNN 5.1.10。同时，为了解决在TensorFlow编译时可能出现的内存不足问题，可以设置虚拟内存。此外，也有人通过创建Swap交换区来增加可用内存。
请注意，虽然TensorFlow是目前应用最广泛的深度学习框架，但也有其他框架如PyTorch、Keras等在深度学习领域也有着广泛的应用。

这个设备没有具体的学习框架啊，看你自己喜欢什么样子的学习框架，目前主要是tensorflow和pytorch为主，该设备上有系统，安装完系统后可以在此基础上安装

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

不知您的问题是什么时候问的，悟空缺失这个功能挺不方便。

随着Keras作者加入Google，现在是Keras已经是TensorFlow的Keras。同时，TensorFlow 2.0首推Keras API。

当然，Keras高层或TensorFlow底层API的使用得看场景。简单搭模型使用Keras快速，需要编写自己的OP时，一般就得使用TensorFlow的API。

Keras虽然很方便，但是会有很多难以排查的问题，而底层的TensorFlow未必这么方便却很灵活，你能清楚看到张量的运算细节。作为研究人员或者，两种都需要了解。

keras是一个高度封装的，对于科研工作者快速实现或者复现算法很好。

其实tensorflow目前也有高度封装的接口,比如tf.slim.

但是高度封装的API看不到更多参数，所以很多时候可能会造成你复现的模型无法收敛，或者精度和论文不一样。 何况现在tensorflow已经可以直接调用keras.tf.keras.可以完全使用。并且tf2.0.中，keras也享有更多tf的资源，keras搭建的模型，可以调用s***emodel来保存。

如果你是程序员，那你肯定需要模型部署，目前工业界云侧大多数还是部署tensorflow保存的模型，或者pytorch模型。

caffe模型。

端侧或者边缘侧，还是部署轻量级模型，更多也是.tflite文件，经过量化部署。用tensorflow是最通用的。具体情况还得看你们公司硬件支持情况。

比如我们公司的芯片目前只支持caffe模型，我也是很无奈，从头了解caffe.

不过好在现在有个开源项目支持各种模型之间的转换。

到此，以上就是小编对于深度学习框架的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架的2点解答对大家有用。