Om du är insatt i djupinlärning har du säkert stött på diskussionen om PyTorch kontra TensorFlow mer än en gång.
PyTorch och TensorFlow är två av de mest använda plattformarna för djupinlärning. Denna guide ger en detaljerad genomgång av de mest framträdande aspekterna av dessa två ramverk – för att underlätta ditt beslut om vilket ramverk som passar bäst för ditt nästa djupinlärningsprojekt.
I denna artikel introducerar vi inledningsvis de två ramverken: PyTorch och TensorFlow. Därefter sammanfattar vi de funktioner de erbjuder.
Låt oss sätta igång!
Vad är PyTorch?
PyTorch är ett ramverk med öppen källkod som används för att skapa modeller för maskininlärning och djupinlärning för en rad applikationer, inklusive bearbetning av naturligt språk och maskininlärning.
Det är ett ramverk som är starkt inspirerat av Python, utvecklat av Meta AI (tidigare Facebook AI) 2016 och baserat på Torch, ett paket skrivet i Lua.
Meta AI lanserade nyligen PyTorch 2.0. Denna nya version erbjuder bland annat förbättrat stöd för distribuerad träning, modellkompilering och grafbaserade neurala nätverk (GNN).
Vad är TensorFlow?
TensorFlow, som lanserades 2014, är ett öppen källkodsramverk för maskininlärning från Google. Det är fullpackat med funktioner för dataförberedelse, modellutplacering och MLOps.
Med TensorFlow får du stöd för utveckling på olika plattformar och direkt support för alla steg i maskininlärningsprocessen.
PyTorch kontra TensorFlow
Både PyTorch och TensorFlow är mycket populära ramverk inom djupinlärningsgemenskapen. För de flesta tillämpningar du kan tänkas vilja arbeta med, tillhandahåller båda dessa ramverk inbyggt stöd.
Bildkälla: star-history.com
Här sammanfattar vi de viktigaste funktionerna i både PyTorch och TensorFlow, samt identifierar fall där du kanske föredrar det ena ramverket framför det andra.
#1. Bibliotek av dataset och förtränade modeller
Ett bra ramverk för djupinlärning bör vara välutrustat. Ofta vill man inte koda en modell från grunden. Istället kan man utnyttja befintliga modeller och finjustera dem för sin specifika användning.
På samma sätt är det bra om vanliga datamängder är lättillgängliga. Detta möjliggör en snabb utveckling av experimentmodeller utan att behöva bygga en pipeline för datainsamling eller importera och rensa data från andra källor.
Därför är det fördelaktigt om dessa ramverk har både dataset och förtränade modeller, vilket gör det möjligt att snabbare skapa en grundmodell.
PyTorch dataset och modeller
PyTorch erbjuder bibliotek som torchtext, torchaudio och torchvision för uppgifter inom NLP, ljud- och bildbehandling. När du arbetar med PyTorch kan du dra nytta av dataset och modeller som tillhandahålls av dessa bibliotek, inklusive:
- torchtext.dataset och torchtext.models för datamängder och bearbetning inom naturlig språkbehandling.
- torchvision.datasets och torchvision.models för bilddatauppsättningar och förtränade modeller för datorseende.
- torchaudio.datasets och torchaudio.models för dataset och förtränade modellvikter samt verktyg för maskininlärning på ljud.
TensorFlow dataset och modeller
Du kan även hitta både PyTorch- och TensorFlow-modeller i HuggingFace Model Hub.
#2. Stöd för utplacering
I diskussionen om PyTorch kontra TensorFlow är stödet för utplacering en central punkt.
En maskininlärningsmodell som fungerar bra i din lokala utvecklingsmiljö är en bra start. Men för att få värde av maskininlärningsmodeller är det viktigt att kunna driftsätta dem i produktion och kontinuerligt övervaka dem.
I det här avsnittet tittar vi på funktionerna som både PyTorch och TensorFlow erbjuder för att driftsätta maskininlärningsmodeller i produktion.
TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlow Extended, eller TFX, är ett ramverk för driftsättning baserat på TensorFlow. Det erbjuder funktionalitet för att orkestrera och underhålla maskininlärningspipelines. Det inkluderar funktioner för datavalidering och datatransformering.
Med TensorFlow Serving kan du driftsätta maskininlärningsmodeller i produktionsmiljöer.
TorchServe
Det är en vanlig uppfattning att PyTorch är populärt inom forskningen, medan TensorFlow är vanligare inom industrin. På senare tid har dock båda ramverken fått ett bredare användningsområde.
Precis som TensorFlow Serving erbjuder PyTorch TorchServe, ett ramverk som gör det enkelt att betjäna PyTorch-modeller i produktion. Dessutom kan du använda TensorFlow Lite för att driftsätta maskininlärningsmodeller på mobila enheter och andra inbyggda system.
Även om båda ramverken erbjuder stöd för driftsättning, har TensorFlow inbyggt stöd för modelldistribution. Därför är det ett föredraget val i produktionsmiljöer.
#3. Funktioner för modelltolkning
Du kan skapa modeller för djupinlärning som används inom områden som hälsovård och finans. Men om modellerna fungerar som svarta lådor som bara ger en etikett eller förutsägelse, är det svårt att förstå hur de gör sina förutsägelser.
Detta har lett till forskning inom tolkningsbar maskininlärning (eller förklarbar ML) för att hitta metoder som kan förklara hur neurala nätverk och andra maskininlärningsmodeller fungerar.
Därför är tolkningsbarhet mycket viktigt för djupinlärning och för att få en djupare förståelse för hur neurala nätverk fungerar. Låt oss se vilka funktioner PyTorch och TensorFlow erbjuder för detta.
PyTorch Captum
PyTorch Captum, biblioteket för modelltolkning i PyTorch, erbjuder flera funktioner för modelltolkning.
Dessa funktioner inkluderar metoder för tillskrivning såsom:
- Integrerade gradienter
- LIME, SHAP
- DeepLIFT
- GradCAM och varianter
- Metoder för lagertillskrivning
TensorFlow Explain (tf-explain)
Tensorflow Explain (tf-explain) är ett bibliotek som erbjuder funktioner för tolkning av neurala nätverk, inklusive:
- Integrerade gradienter
- GradCAM
- SmoothGrad
- Vaniljgradienter och fler.
Hittills har vi sett funktionerna för tolkning. Låt oss gå vidare till en annan viktig aspekt – integritet.
#4. Stöd för integritetsbevarande maskininlärning
Användbarheten av maskininlärningsmodeller är beroende av tillgång till verklig data. Detta medför dock risken att dataintegriteten äventyras. På senare tid har det skett stora framsteg inom integritetsbevarande maskininlärning, som differentiell integritet och federerad inlärning.
PyTorch Opacus
Differentiell privat modellträning garanterar integriteten för enskilda poster samtidigt som man lär sig användbar information om hela datasetet.
PyTorch Opacus gör det möjligt att träna modeller med differentiell integritet. För att lära dig hur man implementerar differentiellt privat modellträning, läs introduktionen till Opacus.
TensorFlow Federated
Federerad inlärning eliminerar behovet av centraliserad datainsamling och -bearbetning. I en federerad miljö lämnar data aldrig ägaren eller platsen. Därför underlättar federerad inlärning bättre datahantering.
TensorFlow Federated tillhandahåller funktioner för att träna maskininlärningsmodeller på decentraliserad data.
#5. Enkel inlärning
PyTorch är ett djupinlärningsramverk som är starkt inspirerat av Python. För att bekvämt kunna koda i PyTorch krävs goda Python-kunskaper, inklusive förståelse för objektorienterad programmering, till exempel arv.
Med TensorFlow kan du å andra sidan använda Keras API. Detta API på hög nivå abstraherar bort detaljer på låg nivå. Därför kan Keras upplevas som enklare att använda om du är nybörjare inom modellutveckling för djupinlärning.
PyTorch kontra TensorFlow: En översikt
Hittills har vi diskuterat funktionerna i PyTorch och TensorFlow. Här är en omfattande jämförelse:
| Funktion | PyTorch | TensorFlow |
| Dataset och förtränade modeller | Bibliotek med dataset och förtränade modeller i torchtext, touch-ljud och torchvision | Bibliotek med dataset och förtränade modeller |
| Utplacering | TorchServe för att betjäna maskininlärningsmodeller | TensorFlow Serving och förtränade modeller för inlärningsmodeller |
| Integritetsbevarande maskininlärning | PyTorch Opacus för differentiell privat modellträning | TensorFlow Federated för federerad inlärning |
Lärresurser
Låt oss nu avsluta vår diskussion med att granska några användbara resurser för att lära sig PyTorch och TensorFlow. Det här är inte en uttömmande lista, utan ett urval av resurser som hjälper dig att snabbt komma igång med dessa ramverk.
#1. Deep Learning med PyTorch: En 60-minuters genomgång
Den 60 minuter långa introduktionen på PyTorchs officiella webbplats är en utmärkt nybörjarvänlig resurs för att lära sig PyTorch.
Denna genomgång hjälper dig att komma igång med PyTorchs grunder som tensorer och autograd och bygga ett grundläggande neuralt nätverk för bildklassificering med PyTorch.
#2. Deep Learning med PyTorch: Noll till GAN
Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs av Jovian.ai är en annan omfattande resurs för att lära sig djupinlärning med PyTorch. Under cirka sex veckor kan du lära dig:
- PyTorch grunder: tensorer och gradienter
- Linjär regression i PyTorch
- Bygga djupa neurala nätverk, ConvNets och ResNets i PyTorch
- Bygga generativa adversiella nätverk (GAN)
#3. TensorFlow 2.0 komplett kurs
Om du är intresserad av att lära dig TensorFlow, kommer TensorFlow 2.0 Complete Course på freeCodeCamps communitykanal att vara till hjälp.
#4. TensorFlow – Python Deep Learning Neural Network API av DeepLizard
En annan bra TensorFlow-kurs för nybörjare är från DeepLizard. I denna nybörjarvänliga TensorFlow-kurs lär du dig grunderna i djupinlärning, inklusive:
- Ladda och förbearbeta dataset
- Bygga enkla neurala nätverk
- Bygga konvolutionella neurala nätverk (CNN)
Slutsats
Sammanfattningsvis har denna artikel gett dig en översikt på hög nivå av PyTorch och TensorFlow. Att välja det lämpligaste ramverket beror på det projekt du arbetar med. Dessutom behöver du ta hänsyn till stöd för utplacering, förklarbarhet och andra faktorer.
Är du en Python-programmerare som vill lära dig dessa ramverk? Om så är fallet kan du överväga att utforska en eller flera av de resurser som nämns ovan.
Och om du är intresserad av NLP, kolla in denna lista över kurser i naturlig språkbehandling att ta. Lycka till med studierna!