Pytorch和TensorFlow比較

TensorFlow於 2015 年由Google Brain 所開發，
PyTorch是 2017 年由 Facebook AI團隊Torch 的框架開發
種類\項目 |TensorFlow |PyTorch
------------- | -------------
年份 |2015 |2017
開發團隊 |Google |Facebook
API層級 |高低都有 |低
使用數據集 |大數據高性能 |大數據高性能
框架 |Theano |Torch

＊PyTorch、TensorFlow為目前兩大深度學習開發工具＊

TorchHub：提供統一介面，讓使用者可以查詢並下載預先訓練過的模型。

Facebook官方表示， TorchHub是一個簡易API和工作流程，提供了基本構建模塊，包含預訓練模型庫。並且，Torch Hub還支持Colab，能與論文代碼結合網站Papers With Code集成，用於更廣泛的研究。
TorchHub可以讓訓練模型的人將訓練好的模型上傳到Github上面供大家使用，也讓預先訓練的模型能夠在pytorch1.0推出之後有一個統一的介面可以方便大家使用。
＊TorchHub統一介面，讓使用者能藉由hubconf.py檔載入各種模型和參數，對使用上來說能提供便利性＊
輸入以下則可調用Alexnet
這個功能讓我們在使用預先訓練好的模型中會更加方便

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'alexnet', pretrained=True)
model.eval()
#pretrained TRUE 傳回的模型將套用從imagenet學到的參數

PyTorch Hub允許用戶對已發布的模型執行的操作：

1、查詢可以用的模型torch.hub.list

2、加載模型 torch.hub.load

3、查詢模型中可用的方法dir(model)