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1。处理器i5i7正常。代数越高越好。
PyTorch和Gluon有什么区别？
3。显卡有不同的看法。最好是玩游戏和深入学习。日常办公要求不多。
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pytorch和gluon有相同点，也有不同点。
相同点
两个多都是深度学习平台，都可以用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的搭建、训练、学习等工作。
不同点
首先，提供支持的公司不同，pytorch是Facebook的，gluon是亚马逊的。
然后，类型定位不同，如果详细划分，pytorch是一个比较灵活的后端深度学习平台，和tensorflow、mxnet这些算是一个类型，而gluon是一个高度集成的前端平台，和keras一个类型的，也就是说，gluon的一个函数或对象集成了mxnet的多个函数，gluon的一条命令能够完成mxnet的一堆任务，就想keras以tensorflow为后端一样，keras高度集成了tensorflow这些后端平台的函数。
其次，是编程方式，pytorch是基于命令式编程，简单但速度有限，gluon结合了符号式编程和命令式编程，兼备速度和简洁。
最后，是灵活度，pytorch集成度没有gluon那么高，所以高度可定制，gluon集成度太高，所以灵活度有限。
两者都是深度学习平台，可用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的构建、训练和学习。
首先，不同的公司提供支持。Python来自Facebook，glion来自Amazon。
那么，类型定位就不同了。如果详细划分，Python是一个灵活的后端深度学习平台，tensorflow和mxnet被视为一种类型，glion是一个高度集成的前端平台，keras是一种类型。也就是说，glion的一个函数或对象集成了mxnet的多个功能，glion的一个命令就可以完成mxnet的开发，就像keras使用tensorflow作为后端一样，keras高度集成了这些后端平台的功能。
其次，编程方法，Python是基于命令编程的，简单但速度有限，glion结合了符号编程和命令编程，既快又简单。
最后，灵活性。Python的集成度没有glion那么高，所以它是高度可定制的。胶子的集成度太高，灵活性有限。
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