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1。處理器i5i7正常。代數(shù)越高越好。

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

3。顯卡有不同的看法。最好是玩游戲和深入學習。日常辦公要求不多。

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pytorch和gluon有相同點，也有不同點。

相同點

兩個多都是深度學習平臺，都可以用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、RNN等深度學習模型的搭建、訓練、學習等工作。

不同點

首先，提供支持的公司不同，pytorch是Facebook的，gluon是亞馬遜的。

然后，類型定位不同，如果詳細劃分，pytorch是一個比較靈活的后端深度學習平臺，和tensorflow、mxnet這些算是一個類型，而gluon是一個高度集成的前端平臺，和keras一個類型的，也就是說，gluon的一個函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個函數(shù)，gluon的一條命令能夠完成mxnet的一堆任務，就想keras以tensorflow為后端一樣，keras高度集成了tensorflow這些后端平臺的函數(shù)。

其次，是編程方式，pytorch是基于命令式編程，簡單但速度有限，gluon結合了符號式編程和命令式編程，兼?zhèn)渌俣群秃啙崱?/p>

最后，是靈活度，pytorch集成度沒有gluon那么高，所以高度可定制，gluon集成度太高，所以靈活度有限。

兩者都是深度學習平臺，可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、RNN等深度學習模型的構建、訓練和學習。

首先，不同的公司提供支持。Python來自Facebook，glion來自Amazon。

那么，類型定位就不同了。如果詳細劃分，Python是一個靈活的后端深度學習平臺，tensorflow和mxnet被視為一種類型，glion是一個高度集成的前端平臺，keras是一種類型。也就是說，glion的一個函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個功能，glion的一個命令就可以完成mxnet的開發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡單但速度有限，glion結合了符號編程和命令編程，既快又簡單。

最后，靈活性。Python的集成度沒有glion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。

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