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用PyTorch还是TensorFlow?斯坦福大学CS博士生带来全面解答

关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日,斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 雷锋网 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、内存使用情况等性能。 结论 PyTorch更适合于在研究中快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目,TensorFlow则更适合大规模的调度,尤其当考虑到跨平台和嵌入式调度操作时。 准备时间 优胜者: PyTorch PyTorch实际上是NumPy的替

ASP.NET Core应用针对静态文件请求的处理[3]: StaticFileMiddleware中间件如何处理针对文件请求

我们通过《以Web的形式发布静态文件》和《条件请求与区间请求》中的实例演示,以及上面针对条件请求和区间请求的介绍,从提供的功能和特性的角度对这个名为StaticFileMiddleware的中间进行了全面的介绍,接下来我们将更近一步,将从实现原理的角度来进一步认识这个中间件。 [本文已经同步到《ASP.NET Core框架揭秘》之中] 目录 一、StaticFileMiddleware 二、ContentTypeProvider 三、利用配置指定StaticFileOptions 四、实现原理 一、StaticFileMiddleware 不过在此之前,我们先来看看StaticFileMiddleware这个类型的定义。 1: publicclass StaticFileMiddleware 2: { 3: public StaticFileMiddleware(RequestDelegate next, IHostingEnvironment hostingEnv, IOptions<StaticFileOptions> options, ILoggerFactory l...

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