PyTorch или TensorFlow — что выбрать

IT-блогер Daniel Dan выпустил новое видео, в котором сравнил PyTorch или TensorFlow, их плюсы и минусы, а также ключевые различия.

Вот, о чём идёт речь в видео:

1. Спикер по имени Даниэль сравнивает два инструмента глубокого обучения: TensorFlow и PyTorch.
2. PyTorch - это инструмент машинного обучения, который легко интегрируется с Python и основан на библиотеке Torch.
   
3. TensorFlow - это всеобъемлющая система машинного обучения от Google Brain, поддерживающая различные платформы и языки программирования.
   
4. Keras - это высокоуровневый API, построенный на TensorFlow, позволяющий быстро создавать нейронные сети.
   
5. Преимущества PyTorch включают простоту использования, гибкость и интеграцию с Python, но он имеет ограниченные возможности визуализации и сервирования моделей.
   
6. Преимущества TensorFlow - поддержка различных платформ, комплексность инструментов и поддержка множества языков программирования, но есть проблемы с обратной совместимостью и скоростью вычислений.
   
7. TensorFlow выделяется в производительности и масштабируемости, в то время как PyTorch предлагает большую гибкость и удобство для прототипирования и исследований.
   
8. TensorFlow имеет больше предварительно обученных моделей, доступных через TensorFlow Hub, в то время как PyTorch предлагает около 50 моделей через PyTorch Hub.
   
9. TensorFlow часто используется в крупных компаниях и для производства, в то время как PyTorch набирает популярность в исследованиях и разработке.
   
10. Выбор между PyTorch и TensorFlow зависит от специфики проекта, целей и требований к гибкости и масштабируемости.
    

Ниже — транскрибированный перевод ролика на русский язык.

Если вы только начинаете изучать глубокое обучение, количество инструментов и фреймворков может показаться чрезмерным. Некоторые профессионалы глубокого обучения могут предложить TensorFlow, а эксперты по машинному обучению могут склоняться к PyTorch. Именно поэтому разработчики ежедневно сталкиваются с выбором между этими двумя инструментами.

Меня зовут Даниэль, и в этом видео я сравню TensorFlow и PyTorch, чтобы вы могли выбрать тот, который вам больше подходит. Сегодня я расскажу о кратком обзоре двух фреймворков, их преимуществах и ограничениях, а также о сходствах и различиях. И, конечно, я постараюсь помочь вам решить, какой из этих фреймворков лучше подойдет для вашего проекта. Также, если вы только начинаете или хотите улучшить свои навыки, не стесняйтесь посмотреть ссылки в описании после просмотра этого видео.

Там вы найдете отличные образовательные ресурсы для этих двух инструментов. Хорошо, теперь пришло время начать. 

Один, два, три, начинаем. PyTorch против TensorFlow. Для чего они предназначены? Прежде чем я приступлю к сравнению, позвольте мне дать вам краткий обзор этих двух инструментов.

Для чего нужны PyTorch и TensorFlow

Для чего они предназначены и что они предлагают? PyTorch. Сегодня PyTorch - это бесплатный инструмент машинного обучения.

Он ускоряет переход от тестирования идей к их воплощению в жизнь. PyTorch работает с Python и построен на библиотеке Torch. Это инструмент научных вычислений, написанный на C и CUDA.

Да, он построен на трех сложных вещах. PyTorch имеет простой и понятный интерфейс Python, что сделало его одним из основных фреймворков для глубокого обучения. С помощью PyTorch вы можете создавать модели для самых разных вещей, таких как компьютерное зрение, понимание языка, распознавание речи и даже создание приложений искусственного интеллекта. Хорошо, ребята, теперь перейдем к TensorFlow. TensorFlow - это известная система с открытым исходным кодом для машинного обучения, разработанная Google Brain. По сути, это обновленная версия инструмента Google Disbelief.

Он работает на практически любом устройстве. У него есть обширная библиотека со всем необходимым для машинного обучения. Когда речь заходит о TensorFlow, нельзя не упомянуть Keras. Это высокоуровневый API и удобный инструмент, построенный на основе TensorFlow. Он помогает легко создавать нейронные сети, даже если вы не профессионал в области глубокого обучения. Многие победившие команды на Kaggle используют Keras, потому что он позволяет им быстро опробовать новые идеи, будь то компьютерное зрение, обработка языка, распознавание речи или создание приложений искусственного интеллекта, как Keras, так и TensorFlow могут помочь вам создавать крутые модели глубокого обучения.

Преимущества и недостатки PyTorch против TensorFlow

Ребята, прежде чем мы продолжим, я стараюсь делать образовательный контент в увлекательной форме, чтобы сделать его интересным, а не скучным. Взамен я прошу вас лайкнуть это видео и подписаться на мой канал, если вам нравится контент, который я создаю. Вот и все.

Хорошо, друзья, позвольте мне что-то прояснить. Я не считаю, что какой-то из этих инструментов проигрывает. Оба они потрясающие технологии для тех, кто хочет работать с машинным обучением.

Однако ни один из них не идеален. Давайте поговорим о преимуществах и ограничениях PyTorch и TensorFlow. PyTorch. Итак, что делает PyTorch великим?

Вот они. Простота. Во-первых, он довольно прост в использовании, потому что разработан иметь простые и последовательные интерфейсы.

Гибкость. PyTorch позволяет вам иметь массу контроля над тем, как ваша модель настраивается и обучается, и вам не нужно иметь дело с сложными низкоуровневыми вещами.

Естественная интеграция. Наконец, PyTorch прекрасно вписывается в общие инструменты Python, такие как NumPy, что позволяет им работать вместе без проблем.

Хорошо, а теперь давайте поговорим о его ограничениях. Ограниченные варианты визуализации. Когда речь идет о визуализации, у PyTorch нет лучших вариантов. Разработчикам может потребоваться использовать внешние инструменты, такие как TensorBoard, или полагаться на существующие инструменты визуализации данных Python. Ограниченное обслуживание моделей. Да, у PyTorch есть инструмент под названием TorchServ, который легко использовать, но он все еще не такой компактный, как эквивалент TensorFlow. PyTorch все еще догоняет, когда речь идет о обслуживании моделей. Это делает его не таким популярным для серьезной производственной работы.

Не такой всеобъемлющий. Наконец, когда вы создаете приложения, вам может потребоваться изменить свой код или модель PyTorch на другую платформу. Потому что PyTorch не является универсальным инструментом машинного обучения. Ладно, ребята, теперь давайте посмотрим на TensorFlow. TensorFlow.

И я начну с преимуществ. Поддержка различных платформ. Прежде всего, он естественным образом работает на различных платформах, таких как обычные компьютеры, ЦП, графические карты, это всеобъемлющий инструмент. Сегодня TensorFlow превратился в универсальный набор инструментов для машинного обучения. В нем есть инструменты для каждого этапа проекта машинного обучения, от настройки до развертывания и использования моделей. Он поддерживает несколько языков программирования. Вы можете использовать TensorFlow на нескольких различных языках программирования - Python, JavaScript, C++ и Java. Также есть неэффективные версии для Go и Swift. Ограничения TensorFlow.

Проблемы обратной совместимости. TensorFlow не облегчает вашу жизнь. Старые исследования в TensorFlow 1 не всегда сочетаются с новыми возможностями в TensorFlow 2. Производительность и проблемы использования. Когда речь идет о скорости вычислений, тесты показывают, что TensorFlow немного медленнее по сравнению с конкурентами.

Плюс, он не такой удобный в использовании, как некоторые другие фреймворки. Проблемы с обучающими циклами. Создание обучающих циклов в TensorFlow немного сложно. И, к сожалению, не так просто разобраться.

PyTorch против TensorFlow. Основные различия

Ладно, у обоих этих инструментов есть свои плюсы и минусы.

Но, ребята, как я уже сказал, на мой взгляд, ни один из них не плох. И когда речь идет о глубоком обучении, PyTorch и TensorFlow - лучшие выборы. В последние годы обе технологии стремительно развивались. Некоторое время назад TensorFlow считался более ориентированным на промышленность, а PyTorch - отличным инструментом для исследований.

Но, ребята, это уже не так. Так в чем же различия между этими инструментами? Давайте поговорим об этом более подробно. Производительность и масштабируемость. TensorFlow действительно выделяется, когда речь идет о производительности и обработке больших задач. Он отлично подходит для обучения в масштабе, что делает его лучшим выбором для реального использования. Встроенный инструмент TensorFlow, TensorBoard, отлично подходит для визуализации и устранения проблем. PyTorch становится лучше в этих отношениях.

Недавние обновления сделали его более масштабируемым, поддерживая распределенное обучение и позволяя обучать модели на нескольких GPU или машинах. Но для развертывания массивных моделей в реальных ситуациях TensorFlow все еще впереди. Доступность модели Как TensorFlow, так и PyTorch предоставляют доступ к множеству предварительно обученных моделей. У TensorFlow есть TensorFlow Hub. А у PyTorch есть PyTorch Hub. И эти ребята как золотые рудники готовых к использованию моделей. Независимо от того, занимаетесь ли вы интерфейсом, настройкой файлов или развертыванием.

И, ребята, позвольте мне быть ясным. В TensorFlow Hub около 1300 моделей. Поддерживающих компьютерное зрение, текст и аудио. В PyTorch Hub около 50 моделей. Что делает TensorFlow гораздо лучшим выбором для коллекций предварительно обученных моделей.

Гибкость. Если вы погружаетесь в продвинутые исследования или хотите больше свободы для творчества, PyTorch - это ваш выбор. Его динамический граф вычислений позволяет создавать более сложные и инновационные структуры моделей. Но PyTorch - лучший выбор для быстрого прототипирования и экспериментов. Да, TensorFlow пытается догнать в гибкости. Но PyTorch изначально разрабатывался с упрощением в первую очередь.

Вот почему у него небольшое преимущество. Развертывание для развертывания и обучения моделей TensorFlow побеждает с TensorFlow Serving, предлагая простое решение. Новые версии PyTorch предлагают улучшенное развертывание, но для веб-развертывания вам потребуются дополнительные инструменты, такие как Flask или Django. Кроме того, TensorFlow Serving предпочтительный выбор с точки зрения производительности. В целом, TensorFlow доминирует в крупных компаниях и производстве, известен своей надежностью. Однако PyTorch набирает популярность, обгоняя TensorFlow в поиске. Он становится предпочтительным в исследованиях и разработке благодаря удобному интерфейсу и гибкости, что подтверждается успешными моделями, такими как ChatGPT.

Выводы

PyTorch против. Окончательные мысли, ребята, теперь, учитывая все, что вы только что узнали, давайте ответим на большой вопрос. Какой инструмент стоит выбрать для ваших проектов машинного обучения сегодня?

И честно говоря, ребята, у меня нет четкого ответа здесь. Потому что дебата PyTorch против TensorFlow не имеет явного победителя. И, на мой взгляд, это зависит от вашего конкретного случая использования. PyTorch удобен с динамическими графами вычислений. TensorFlow зрел с большим количеством библиотек, но может потребовать больше времени для изучения. Поэтому перед выбором фреймворка глубокого обучения учитывайте цели вашего проекта. Если вы хотите быстрый фреймворк обучения с меньшими усилиями, PyTorch подходит. Но если вам нужен готовый к производству инструмент для тяжелых вычислений, то TensorFlow, возможно, будет лучшим выбором. Ладно, друзья, это все, что я хотел сказать в своем сравнении PyTorch против TensorFlow.

Я оставил все полезные ссылки в описании ниже, чтобы вы могли улучшить свои навыки с помощью этих инструментов машинного обучения и глубокого обучения. Не стесняйтесь посмотреть. Также, если вам понравилось это видео, не забудьте поставить ему лайк. И если вы хотите больше подобных видео, не забудьте подписаться на канал. Спасибо за просмотр и до следующего раза!