Caracteristicas
deep-learningneural-networksgpuresearch
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Grafos computacionales dinamicos (eager execution)
- + Debugging intuitivo como Python nativo
- + Preferido en investigacion y academia
- + Excelente soporte para GPU/CUDA
- + Ecosistema rico (torchvision, torchaudio)
Desventajas
- - Deployment mas complejo que TensorFlow
- - Menos herramientas de produccion
- - Consume mas memoria que alternativas
Casos de Uso
- Investigacion en deep learning
- Vision por computadora
- Procesamiento de lenguaje natural
- Redes generativas (GANs)
- Reinforcement learning