标签：pytorch

2025-12-23andy阅读(32)评论(0)

许多AI开发者在训练模型时偏爱 PyTorch 的灵活性和易用性。针对用户提出的“特斯拉使用 PyTorch 还是 TensorFlow”的问题，虽然早期特斯拉Autopilot使用了基于 C++/CUDA 的定制化基础设施，但目前业界普遍...

2025-12-22andy阅读(32)评论(0)

PyTorch在研究界和产业界快速超越TensorFlow，其核心原因并非仅仅是API的友好性，而是在AI基础设施层面，它完美解决了“开发态”和“生产态”的效率冲突。PyTorch的Eager Execution（即时执行）模式提供了极高的...

2025-12-21andy阅读(34)评论(0)

在AI基础设施领域，一个常见的问题是：NVIDIA在内部究竟更倾向于使用PyTorch还是TensorFlow？答案是，NVIDIA作为硬件和基础设施提供商，其核心目标是确保所有主流框架都能在其CUDA平台上高效运行。因此，NVIDIA的策...

2025-12-21andy阅读(35)评论(0)

如何利用PyTorch的contiguous()操作优化模型推理性能并避免内存陷阱 在高性能AI模型部署和基础设施建设中，内存管理和数据布局是决定计算效率的关键因素。PyTorch中的张量（Tensor）操作看似简单，但其背后的内存连续性（...

2025-12-21andy阅读(37)评论(0)

2025年，许多技术人员仍在疑惑：TensorFlow (TF) 还值得学吗？随着PyTorch在学术研究和新型大模型训练领域的绝对领先，TF似乎正在退居二线。然而，对于专注于AI基础设施和模型部署的资深工程师而言，答案是肯定的——你必须理...

2025-12-21andy阅读(39)评论(0)

许多关注AI部署的技术人员都会好奇，微软在内部和其AI服务（如Azure ML、Windows ML）中更侧重于哪个深度学习框架？事实是，尽管微软是TensorFlow的早期支持者，但近年来它在PyTorch生态中的投入巨大，特别是在开源贡...

2025-12-20andy阅读(50)评论(0)

关于“TensorFlow的受欢迎程度正在下降吗？”的讨论，反映了AI社区在研究端向PyTorch转移的趋势。然而，对于AI基础设施和模型部署的工程师来说，TensorFlow生态（特别是TensorFlow Serving和TFLite）...

2025-12-20andy阅读(47)评论(0)

谷歌是否会放弃TensorFlow（TF）是一个复杂的生态问题，但对于AI基础设施工程师而言，更实际的挑战是：如何在新模型普遍倾向于使用PyTorch训练的情况下，继续高效利用已经搭建好的TensorFlow Serving（TFS）集群和...

2025-12-20andy阅读(44)评论(0)

许多人好奇，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）底层究竟使用了PyTorch还是TensorFlow？答案是：虽然两者都极其优秀，但在大型生成式AI（尤其是OpenAI/Meta/Hugging Face生态）领域，PyTorch占...

2025-12-16andy阅读(56)评论(0)

在构建和部署深度学习模型时，PyTorch 的类型系统是强大且严格的。开发者经常会遇到各种 RuntimeError，其中最常见且令人困惑的一种就是类型不匹配，尤其是在进行核心算术操作（如卷积 conv2d）时。 本文将深入解析 Runti...