Кафе 2 має на меті надати вам простий і зрозумілий спосіб експериментувати з глибоким навчанням, використовуючи внески спільноти щодо нових моделей і алгоритмів. Caffe2 постачається з рідними Python і C++ API, які взаємозамінні, тому ви можете швидко створити прототип зараз і легко оптимізувати пізніше.
PyTorch чудово підходить для досліджень, експериментів і випробувань екзотичних нейронних мереж, тоді як Caffe2 спрямований на підтримку більш промислових додатків із великим фокусом на мобільних пристроях.
У Caffe мережева архітектура визначається за допомогою конфігураційних файлів у декларативний спосіб. З іншого боку, Caffe2 забезпечує більш динамічний і гнучкий підхід, коли мережу можна визначити програмно за допомогою коду Python або C++.
«API побудови графів Caffe2 (brew, core.Net) продовжуватимуть працювати, і ми забезпечимо зворотну сумісність для існуючої серіалізованої моделі NetDef для змін функціональних можливостей під час рефакторингу». Отже, це означає, що обидва працюватимуть нормально. Отже для прототипування Caffe2 з часом буде вилучено.
TensorFlow використовується в галузі досліджень і серверних продуктів, оскільки обидва мають різний набір цільових користувачів. Caffe є актуальним для виробництва периферійного розгортання, де обидві структури мають різний набір цільових користувачів. Caffe бажає мобільних телефонів і обмежених платформ.
Загалом реалізації TensorFlow і PyTorch демонструють однакову точність. Однак час навчання TensorFlow значно вищий, але використання пам’яті менше. PyTorch дозволяє швидше створювати прототипи, ніж TensorFlow. однак, TensorFlow може бути кращим варіантом, якщо в нейромережі потрібні спеціальні функції.