Si TensorFlow conserve encore certains avantages, les spécialistes du deep learning regarde avec intérêt le framework PyTorch. Nos confrères d'InfoWorld reviennent sur les raisons de cet ...

Sur le front des environnements de deep learning, TensorFlow et PyTorch font figure de standards. Développé par Google, le premier a été publié fin 2015 sous licence Apache 2.0.

Un projet mené par AWS et Facebook va permettre aux utilisateurs du framework PyTorch d'accélérer la mise en production de leurs modèles de deep learning. Le serveur de modèles TorchServe est ...

Comprendre les principales différences entre TensorFlow et PyTorch peut vous aider à choisir le bon outil pour votre prochain projet et à rationaliser votre flux de travail de machine learning.

Tensorflow et Pytorch n’étaient pas encore là. Les outils de deep learning existants étaient destinés aux experts et généralement difficiles à utiliser.

L'une des contributions les plus importantes a certainement été TensorFlow. Développé à l'origine pour un usage interne par Google Brain, l'équipe de Deep Learning, TensorFlow a été rendu disponible ...

En août 2017, nous vous présentions TensorFire, une librairie javascript permettant de faire du Deep Learning directement depuis votre navigateur internet. L'autre librairie permettant de le faire, ...

La bibliothèque Tensor2Tensor est un système open source permettant d'entraîner des modèles grâce au deep learning sur TensorFlow. Elle permet d'essayer des combinaisons de modèles, de dataset et de ...