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PyTorch tensorflow P的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Sanghi, Nimish寫的 Deep Reinforcement Learning with Python: With Pytorch, Tensorflow and Openai Gym 可以從中找到所需的評價。
另外網站手把手教你用PyTorch快速準確地建立神經網路(附4個學習用例)也說明：你可能已經在社交媒體上看到過N次關於PyTorch和 TensorFlow的兩極分化的爭論。這些框架的普及推動了近年來深度學習的興起。二者都不乏堅定的支持者， ...
南臺科技大學 電子工程系 黎靖所指導 黃孟涵的 車道辨識之卷積神經網路架構設計 （2021），提出PyTorch tensorflow P關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、PyTorch、車道辨識。
而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系全英語碩士班 蔡憶佳所指導 郭有富的 應用深度學習於時空資料預測 （2021），提出因為有 調查、數據挖掘、深度學習、地理信息系統、時空數據挖掘的重點而找出了 PyTorch tensorflow P的解答。
最後網站pytorch tensorflow（pytorch tensorflow）則補充：本篇文章给大家谈谈pytorch tensorflow，以及pytorch tensorflow对应的知识 ... pytorch 模型转tensorflow： https://www.jianshu.com/p/3e5623696a8e
Deep Reinforcement Learning with Python: With Pytorch, Tensorflow and Openai Gym
為了解決PyTorch tensorflow P 的問題，作者Sanghi, Nimish 這樣論述：
Nimish is a passionate technical leader who brings to table extreme focus on use of technology for solving customer problems. He has over 25 years of work experience in the Software and Consulting. Nimish has held leadership roles with P&L responsibilities at PwC, IBM and Oracle. In 2006 he set out
on his entrepreneurial journey in Software consulting at SOAIS with offices in Boston, Chicago and Bangalore. Today the firm provides Automation and Digital Transformation services to Fortune 100 companies helping them make the transition from on-premise applications to the cloud.He is also an angel
investor in the space of AI and Automation driven startups. He has co-founded Paybooks, a SaaS HR and Payroll platform for Indian market. He has also cofounded a Boston based startup which offers ZipperAgent and ZipperHQ, a suite of AI driven workflow and video marketing automation platforms. He cu
rrently hold the position as CTO and Chief Data Scientist for both these platforms. Nimish has an MBA from Indian Institute of Management in Ahmedabad, India and a BS in Electrical Engineering from Indian Institute of Technology in Kanpur, India. He also holds multiple certifications in AI and Deep
Learning.
車道辨識之卷積神經網路架構設計
為了解決PyTorch tensorflow P 的問題，作者黃孟涵 這樣論述：
本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由
2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。
應用深度學習於時空資料預測
為了解決PyTorch tensorflow P 的問題，作者郭有富 這樣論述：
在本論文中，對時空數據挖掘網絡進行了廣泛的探討並使用火災事件數據集對這些網絡模型進行了比較。本文解決兩個問題： 1. 在最近提出的 STDM-DL（時空數據挖掘，深度學習）模型中，比較這些模型的預測能力？ 2. 當應用於火災數據集時，這些模型的性能如何？本論文進行了兩個實驗。第一個是使用他們的數據運行最先進的 STDM-DL 模型並比較它們的性能。本研究下的模型由 METR-LA 或 PEMS-BAY 數據集訓練，預測空間和時間域中的交通。在第二個實驗中，我們使用了新北市的火警數據集 (NTPC-Fire 2015-17) 並實現了一些熟悉但簡單的模型，例如自動編碼器和 GAN，以重建（預測
）光柵化熱圖。然後，我們使用 LSTM-RNN、FBProphet 和 ARIMA 處理時間表示，以比較每日和每週事件頻率的時間序列預測的性能。我們的第一個實驗發現一些最先進的型，例如 ST-MetaNet、STGCN 和 Spacetimeformer，都具有相似的性能。“Deepforecast Multi-LSTM”是迄今為止最好的交通預測模型。令人驚訝的是，在我們的第二個實驗中，對於我們的數據集，FBProphet 模型是我們最好的時間模型，具有 6.97231 RMSE 和 5.045342 MAE。同樣，我們重建（預測）柵格熱圖的最佳空間模型是具有 1.04198155 RMSE
和 0.3522904 MAE 的 9 批變分自動編碼器 (VAE)。鑑於這些發現，我們進一步使用數據可視化並為 STDM 任務中的每個域實施組合模型和架構。這項研究表明，這些現有模型可用於解決時空領域的預測問題。