¿Cuál es la diferencia entre PyTorch, Caffe y TensorFlow?

PyTorch, Caffe y Tensorflow son 3 grandes marcos diferentes.

Usan un lenguaje diferente, lua / python para PyTorch, C / C ++ para Caffe y python para Tensorflow. Las empresas tienden a usar solo uno de ellos: se sabe que Torch es usado masivamente por Facebook y Twitter, por ejemplo, mientras que Tensorflow es, por supuesto, el bebé de Google.

Los conceptos en estos diferentes marcos son diferentes, pero todos interesantes.
Tensorflow está cerca de la forma de pensar del libro Deep Learning sobre las redes neuronales: los gráficos. La antorcha se trata básicamente de capas que se agregan una encima de la otra (si tuviera que describirse en una línea). Caffe se usa menos, y se usa principalmente para convoluciones rápidas, basadas en matlab.

Esa es una breve introducción a sus diferencias, si realmente quieres sumergirte en ellas, deberías echar un vistazo a este artículo [1]

Dicho esto, si está tratando de elegir entre uno de este marco, le recomiendo Tensorflow, ya que es una herramienta modulable realmente excelente y puede encontrar muchos tutoriales sobre cómo crear redes neuronales simples.

Espero que haya ayudado

Notas al pie

[1] Hoja de información de Deep Learning: Deeplearning4j vs. Torch vs. Theano vs. Caffe vs. TensorFlow vs. MxNet vs. CNTK

Este video de Siraj es una buena comparación entre los marcos de Deep Learning:

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