pytorch版训练有什么优势？

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请问一下大佬们，pytorch版和tf版在训练上有什么优势吗？
pytorch版能直接修改模型分辨率，除了这个以为应该就没什么优势了吧？
我是AMD显卡，现在他们修改的pytorch版应该都跑不了，所以我把神农汉化3.06dml环境的弄了一个pytorch版试试，发现a卡跑pytorch版又慢又不能乡dml那样把模型放内存上。

wtxx8888

原版TF，就能改解析度。P版 有个毛的优势。
P版也就对50的支持 好点，其他的 都不如TF。
自己看看，别人用过后的 回复。。。
求补档 猫之汉化Deepfacelab 2026新春情人节pytorch版-综合讨论-deepfacelab中文网 - Powered by Discuz!

caiji132156

呃，比tf好

caiji132156

大部分人用的应该还是mve的那个，mve的改了loss函数，到原版会变糊，没了，实际上没什么区别

forumphp

Pytorch版是针对RTX GPU 50 系列开发
假如你是 50 系列，那么运算方式是兼容的
(但需高级工程设计师对TensorFlow到PyTorch模型转换的深厚技术与大量的错误修正累积实践)
而一般 RTX 10 20 30 40 系列，用TensorFlow是相对稳定可靠的
当然取决于你个人操作喜好为主，使用Pytorch或TensorFlow这部分未定论
举例来说：
卷积层差异TensorFlow的padding="same"需通过计算padding值实现（如padding=15）。
PyTorch的输入格式为(batch_size, in_channels, seq_length)，需调整输入顺序。
批归一化层差异：参数命名一致，但需确保输入维度匹配。
等。。。