পাইটর্চ এবং টেনসরফ্লো ফোল্ড উভয়ই গভীরতর শিখন কাঠামো যার অর্থ ইনপুট ডেটা অ-ইউনিফর্ম দৈর্ঘ্য বা মাত্রা (অর্থাৎ ডায়নামিক গ্রাফগুলি দরকারী বা প্রয়োজনীয়) এমন পরিস্থিতিগুলি মোকাবেলা করার জন্য।
আমি কীভাবে তারা তুলনা করে তা জানতে চাই, তারা যে তুলনামূলক দৃষ্টিকোণের উপর নির্ভর করে (যেমন ডায়নামিক ব্যাচিং) এবং তাদের প্রভাবগুলি, প্রতিটি জিনিসেই প্রয়োগ করা যায় না এমন জিনিসগুলি / দুর্বলতা / শক্তি ইত্যাদি
গতিশীল গণনার গ্রাফগুলি অন্বেষণ শুরু করতে আমি তাদের মধ্যে একটি বেছে নেওয়ার জন্য এই তথ্যটি ব্যবহার করার ইচ্ছা করি তবে আমার মনে কোনও নির্দিষ্ট কাজ নেই।
নোট 1: ডাইনেট বা চেইনারের মতো অন্যান্য গতিশীল গণনার গ্রাফ ফ্রেমওয়ার্কগুলিও তুলনায় স্বাগত জানায় তবে আমি পাইটর্চ এবং টেনসরফ্লো ভাঁজগুলিতে মনোনিবেশ করতে চাই কারণ আমার ধারণা তারা / সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হবে।
দ্রষ্টব্য 2: আমি পাইকার্টে এই হ্যাকারনিউজ থ্রেডটি কিছু বিরল তথ্য দিয়ে পেয়েছি , তবে খুব বেশি নয়।
নোট 3: টেনসরফ্লো ভাঁজ সম্পর্কে আরও একটি প্রাসঙ্গিক হ্যাকারনিউজ থ্রেড , যাতে তারা কীভাবে তুলনা করে সে সম্পর্কে কিছু তথ্য রয়েছে।
নোট 4: প্রাসঙ্গিক রেডডিট থ্রেড ।
দ্রষ্টব্য 5: টেনসরফ্লো ভাঁজের গিথুবে প্রাসঙ্গিক বাগ যা একটি গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা চিহ্নিত করে: মূল্যায়নের সময় শর্তযুক্ত শাখা করা অসম্ভব।
নোট ।: ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের (যেমন ডায়নামিক ব্যাচিং) সম্পর্কিত ভেরিয়েবল দৈর্ঘ্যের ইনপুট সম্পর্কে পাইটর্চ ফোরামে আলোচনা ।