深度学习是开发类似人类计算机的附加组件，通过其特殊的类似大脑的架构（称为人工神经网络）来解决现实世界的问题。越来越受欢迎也引起了不同库之间的比较，例如“PyTorchvs.TensorFlow”，这两者哪一个更好？
在这个数据数字化的时代，深度学习的市场在不断增长，从自动驾驶汽车到解决人脑和身体的复杂难题，从娱乐业到虚拟助手，从聊天机器人到银行服务。因此，像深度学习这样的机器学习技术已经开始无处不在。
至此，像许多科技巨头正在努力充分利用深度学习。TensorFlow和PyTorch是从中诞生出来的最受欢迎的两个框架。
基础知识：TensorFlow和PyTorch
什么是TensorFlow？
TensorFlow是一个免费的，基于Python的开源库。它主要用于开发深度学习应用程序，尤其是与机器学习（ML）和人工智能（AI）相关的应用程序。
什么是PyTorch？
PyTorch也是一个基于Python的开源和免费框架。它为深度神经网络的实现提供了更大的灵活性和更快的速度。
TensorFlow的应用
TensorFlow
图像识别：它遵循一个标准过程，包括-整理图像的像素，获取像素的特征，训练图像，训练模型以及根据输入测试模型。
音频-视频识别：它是通过TensorFlow中提供的自动音频和视频检测框架完成的。此外，它还在物联网，语音搜索，情感分析，缺陷检测等方面有所应用。
时间序列分析：从时间序列数据中获取有见地的统计信息，用于分析客户活动、行为定位等目的。
文本识别检测：TensorFlow也可用于语言检测、翻译、手写模式识别等。它们最常见的应用是在银行和保险公司的反诈骗检测中。
PyTorch
自然语言处理-它可用于开发基于ML的模型，语言翻译器，聊天机器人等。
计算机视觉：可用于物体识别、物体检测、图像分类、图像处理等。
PyTorch强化学习：PyTorch可用于训练深度学习架构，以开发自动化，机器人等模型。
图像分类：这包括模拟人脑功能的卷积神经网络（CNN）。
文本识别：为了训练基于AI的文本识别模型，使用递归神经网络（RNN）和PyTorch。基于此的其他类似应用包括-手写检测，模式识别等。
时间序列预测：在PyTorch之上制作的称为PyTorch预测的软件包用于预测具有神经网络架构的时间序列，适用于现实世界分析。
PyTorchvsTensorFlow：走哪条路？
以下是四个决定您该用哪一个的关键点。
关键1-部署和可扩展性。如果您的项目范围很大，需要大规模部署，那么您的选择应该是TensorFlow。如果它只是一个较小规模的研究项目的原型设计或类似的东西，那么PyTorch更好。
关键2-业余爱好者与专家。如果你是深度学习的初学者，作为业余爱好者做一个项目，大学项目，或者类似的东西，那么PyTorch应该是你的选择。但是，如果是比较正式的开发，并且涉及跨平台，那么TensorFlow将非常方便。
关键3-资源优化和利用率。如果您正在寻找更好的资源利用率和优化，如GPU，那么PyTorch肯定是首选。但是，当涉及到TensorFlow时，它使用当时可用的所有GPU容量，因此，功能略微缓慢。
关键4-个人兴趣。这是最关键的关键，根据自己感兴趣的技术方向和项目来决定自己学习哪一个。
总结
总而言之，没有任何框架可以被称作完美。对于PyTorch和TensorFlow也是如此。在做出最终决定之前，应该研究的是效用，功能，项目范围，兴趣和专业知识
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