PyTorch到底好用在哪里？ 看一线开发者怎么说-51CTO.COM 2017年1月18日Facebook发行的PyTorch相比TensorFlow、MXNet有何优势？属于动态图的未来：横向对比PyTorch与Keras PyTorch和TensorFlow到底。
机器学习需要专门的计算机语言吗？ 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律）我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Python API 下高效地创建了「新语言」，而一些系统（如 PyTorch）重新使用 Python 作为建模语言。我们想问的是，需要为机器学习定制新语言吗？如果需要，为什么？更重要的是，未来完美的机器学习语言可能是什么样子？隐藏在机器学习系统后的语言TensorFlow（TF）已经算是着一种「编程语言」了，因为在这个框架下我们完全可以使用它所提供的类和对象编写一个模型。大家使用 Python 和 TF 库进行编程，因此这个结论似乎有点令人惊讶。但是，TF 要求你在其内部语言内使用 Python 代码构建表达式树，然后 TF 再进行评估。事实上，你可以用任何语言进行「懒惰的」TensorFlow 风格编程。如下面的 JavaScript 代码，就在这种风格中。
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