机器学习框架包括以下功能：
- 增强
- 度量和损失
这些函数是Tensor的简单转换，看起来与框架无关。然而，例如，tensorflow的分类交叉熵损失使用了一些tensorflow特定的函数，如tf.convert_to_tensor()或tf.cast()。因此，它不能在pytorch中轻松使用。而且，据我所知，tensorflow非常喜欢使用tensorflowTensor而不是numpyTensor来创建tensorflow图。
是否有任何现有的努力或想法如何编写这样的函数，使它们可以在两个框架中使用？我想的是纯numpy函数，它可以以某种方式 * 转换 * 为tensorflow或pytorch。
1条答案
按热度按时间hivapdat1#
是的，目前已经有一些努力在创建框架不可知的机器学习功能。其中一个这样的努力是PyTorch Lightning框架，它旨在为机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow和Keras）提供一个通用接口。这允许开发人员编写与多个框架兼容的代码，而不必担心每个框架的具体实现细节。
另一种方法是使用NumPy和SciPy等标准数值库，这些库与PyTorch和TensorFlow都兼容。通过使用这些库，开发人员可以编写与所使用的特定机器学习框架无关的函数。但是，这种方法可能不如使用框架提供的原生Tensor运算高效，因为它可能需要额外的数据转换步骤。