Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
Atualizado em : May 19, 2020
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
May 2020
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

Nossos times continuam a usar e apreciar o framework de aprendizado de máquina PyTorch, e vários times preferem PyTorch a TensorFlow. O PyTorch expõe o funcionamento interno de ML que o TensorFlow oculta, facilitando a depuração, além de conter construções com as quais as pessoas programadoras estão familiarizadas, como ciclos e ações. As versões recentes melhoraram o desempenho do PyTorch, e o usamos com sucesso em projetos de produção.

May 2018
Avalie ? Vale a pena explorar com o objetivo de compreender como isso afetará sua empresa.

PyTorch is a complete rewrite of the Torch machine learning framework from Lua to Python. Although quite new and immature compared to Tensorflow, programmers find PyTorch much easier to work with. Because of its object-orientation and native Python implementation, models can be expressed more clearly and succinctly and debugged during execution. Although many of these frameworks have emerged recently, PyTorch has the backing of Facebook and broad range of partner organisations, including NVIDIA, which should ensure continuing support for CUDA architectures. ThoughtWorks teams find PyTorch useful for experimenting and developing models but still rely on TensorFlow’s performance for production-scale training and classification.

Nov 2017
Avalie ? Vale a pena explorar com o objetivo de compreender como isso afetará sua empresa.

PyTorch is a complete rewrite of the Torch machine learning framework from Lua to Python. Although quite new and immature compared to Tensorflow, programmers find PyTorch much easier to work with. Because of its object-orientation and native Python implementation, models can be expressed more clearly and succinctly and debugged during execution. Although many of these frameworks have emerged recently, PyTorch has the backing of Facebook and broad range of partner organisations, including NVIDIA, which should ensure continuing support for CUDA architectures. Thoughtworks teams find PyTorch useful for experimenting and developing models but still rely on TensorFlow’s performance for production-scale training and classification.

publicado : Nov 30, 2017
Radar

Baixar o Technology Radar Volume 25

English | Español | Português | 中文

Radar

Mantenha-se por dentro das tendências de tecnologia

 

Seja assinante

Visite nosso arquivo para acessar os volumes anteriores