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PyTorchとSciPy

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

PyTorchとSciPyの違い

PyTorch vs. SciPy

PyTorchは、コンピュータビジョンや自然言語処理で利用されているを元に作られた、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリである。最初はFacebookの人工知能研究グループAI Research lab(FAIR)により開発された。PyTorchはフリーでオープンソースのソフトウェアであり、修正BSDライセンスで公開されている。 さまざまなディープラーニングのソフトウェアがPyTorchを利用して構築されており、その中には、UberのPyro、HuggingFaceのTransformers、Catalystなどがある。 PyTorchは以下の機能を備えている:。 SciPyは、Python言語から利用するための数学、科学、工学分野のための数値解析ソフトウェア・ライブラリである。自由かつオープンソースであり、Windows・Linux・macOSを含むオペレーティングシステムで動作する。ScientificPythonとは無関係である。

PyTorchとSciPy間の類似点

PyTorchとSciPyは(ユニオンペディアに)共通で7ものを持っています: BSDライセンスFLOSSLinuxMacOSMicrosoft WindowsNumPyPython

BSDライセンス

BSDライセンス(ビーエスディー ライセンス、BSD licenses)は、フリーソフトウェアで使われているライセンス体系のひとつである。カリフォルニア大学によって策定され、同大学のバークレー校内の研究グループ、Computer Systems Research Groupが開発したソフトウェア群であるBerkeley Software Distribution (BSD) などで採用されている。

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FLOSS

FLOSSだけで構成されたデスクトップ画面 (Linux Mint+Xfce+Firefox+GIMP+VLCメディアプレーヤー) FLOSS(フロス)は、Free/Libre and Open Source Softwareの頭字語でありはフランス語で「自由な」の意。、自由ソフトウェアとオープンソースをまとめて表現する語である。Free/Open Source Software の頭字語を取ってFOSSとも呼ばれる。

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Linux

Linux(リナックス、他の読みは#「Linux」の読み方で後述)とは、狭義にはUnix系オペレーティングシステムカーネルであるLinuxカーネルを指し、広義にはそれをカーネルとして周辺を整備したシステム全体のことをいう(GNU/Linuxも参照)。

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MacOS

macOS(マックオーエス)は、Appleが開発・販売するMacのオペレーティングシステムである。当初の名称はMac OS X(マックオーエステン)で、のちにOS X(オーエステン)に改められていた(後述)。 技術的には直系ではないが、Classic Mac OS(Mac OS、System)の後継として、新たにBSD系UNIXをベースに開発された。

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Microsoft Windows

Microsoft Windows(マイクロソフト ウィンドウズ)は、マイクロソフトが開発・販売するオペレーティングシステム (OS) の製品群である。グラフィカルユーザインタフェース (GUI) を採用している。Windows発売以前では高価なワークステーション(ハイエンドパソコンを上回る性能のデスクトップコンピュータ)でしか実現されていなかったマルチタスクやGUIを中心とした使い勝手の良さを、一般消費者が入手しやすい標準的な規格のパソコンに順次取り込んで行き、一般向けOSのシェアのほとんどを占めるに至り、今や大きな知名度を持つ。

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NumPy

NumPyは、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列(例えばベクトルや行列などを表現できる)のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。

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Python

Python(パイソン)はインタープリタ型の高水準汎用プログラミング言語である。

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上記のリストは以下の質問に答えます

PyTorchとSciPyの間の比較

SciPyが12を有しているPyTorchは、79の関係を有しています。 彼らは一般的な7で持っているように、ジャカード指数は7.69%です = 7 / (79 + 12)。

参考文献

この記事では、PyTorchとSciPyとの関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください: