Tag næsten et hvilket som helst seriøst deep learning-projekt, og de samme to navne dukker op: PyTorch og TensorFlow. De er førende inden for feltet, de låner løbende hinandens bedste idéer, og gennem årene er de blevet så ens, at det er sværere end før at kende forskel på dem. Så hvilken af dem bør du vælge til dit næste projekt? Det er det spørgsmål, denne sammenligning mellem PyTorch og TensorFlow forsøger at besvare.
Først lidt baggrundsviden. Deep learning er et underfelt af machine learning, der stabler algoritmer i lag og opbygger dybe kunstige neurale netværk, som lærer og træffer beslutninger på egen hånd, ligesom den menneskelige hjerne sender information fra ét sæt neuroner til det næste. Begge frameworks hører til i netop den verden. Lad os se nærmere på dem hver især og derefter stille dem op mod hinanden.
PyTorch er et open-source maskinlæringsbibliotek udviklet af Facebook AI Research Lab, først udgivet i 2016 og distribueret gratis under BSD-licensen.
Pythons økosystem for datavidenskab er usædvanligt rigt, og vi har dækket de mest nyttige biblioteker i vores guide til Python til datavidenskab [internal link: IC "Python for data science" article]. PyTorch taler sproget flydende: dets funktionaliteter er bygget som Python-klasser, så det passer direkte ind i Pythons pakke-økosystem og fungerer problemfrit sammen med andre Python-biblioteker som SciPy og NumPy. Har du brug for at gå et niveau dybere? Du kan også programmere i C/C++, da PyTorch deler noget af sin C++-backend med Torch, det oprindelige deep learning-framework.
Din første installation af torch klares med en enkelt linje kode. På de fleste opsætninger er det alt, hvad der skal til:
Der er dog én ting, der ofte skaber forvirring: pakken, du installerer via pip, hedder torch, ikke pytorch. Og hvis du planlægger at træne på en GPU, skal buildet matche din CUDA-version (CUDA er NVIDIAs værktøjssæt til at køre kode på grafikkort). Hvis du installerer en CPU-version på en maskine med GPU, eller hvis CUDA-buildet ikke matcher, vil PyTorch i stilhed skifte til CPU'en, mens du undrer dig over, hvorfor træningen går så langsomt. I stedet for at gætte, så brug den officielle PyTorch-installationsvælger, som genererer den præcise kommando til dit styresystem, din pakkehåndtering og din CUDA-version.
TensorFlow er et open-source maskinlæringsbibliotek skabt af Google Brain-teamet, som blev udgivet første gang i 2015 og er skrevet i Python, C++ og CUDA (NVIDIA's værktøjssæt til at køre kode på grafikkort).
Ligesom PyTorch er TensorFlow bygget op omkring dybe neurale netværk: Det giver dig mulighed for at oprette og kombinere forskellige typer af deep learning-modeller og generere grafer over en models ydeevne under træning. Og selvom det startede som et Python-bibliotek, tilføjede TensorFlow i 2017 en R-grænseflade til RStudio, hvilket udvidede dets rækkevidde ud over Python-miljøet.
Her er det ærlige svar med det samme. De fleste gode funktioner findes nu i begge frameworks, så de resterende forskelle handler mere om stil og fokus end om rå formåen. Projektledere og data scientists bruger begge som deres foretrukne biblioteker, når de bygger innovative deep learning-applikationer eller udfører grundforskning. Det, der er tilbage at sammenligne, kan koges ned til fire ting: hvordan de hver især opbygger deres graf, hvordan de udruller modeller, hvordan de visualiserer dem, og hvordan de håndterer debugging.
TensorFlow opbygger sin beregningsgraf statisk ved at definere det hele, før modellen kører; PyTorch opbygger sin graf dynamisk ved at skabe den løbende, mens modellen eksekveres. Den enkelte forskel har i årevis formet hvert frameworks personlighed.
Lad os starte med det grundlæggende. En beregningsgraf beskriver en beregning: en datastruktur af knuder og kanter, der under træning gemmer neurale netværks aktiveringer i et forward pass (en kørsel af data gennem netværket fra input til output). Back-propagation gennemløber derefter grafen for at justere hver af netværkets vægte; back-propagation er den proces, hvor netværket arbejder sig baglæns gennem sine lag for at rette sine fejl, og det er sådan, netværket lærer. PyTorch og TensorFlow er enige om fundamentet her. Begge betragter enhver model som en DAG, en Directed Acyclic Graph, hvilket blot er et envejskort over trin, der aldrig løber i ring. Begge opererer også med tensorer, som du kan forestille dig som regneark med dybde: gitre af tal stablet i ekstra dimensioner ud over almindelige rækker og kolonner.
Derefter skilles deres veje. TensorFlow tegner først tegningen og skaber en stateful dataflow-graf – et fast kort over operationer, der også husker værdier, efterhånden som data passerer igennem den, før modellen kan køre. PyTorch skitserer undervejs, eksekverer knuder, mens modellen kører, og lader dig ændre grafen midt i det hele. Den "skitser-mens-du-går"-tilgang er grunden til, at PyTorch så ofte foretrækkes i forskning: Det er lettere at samle brugerdefinerede modeller, og en dynamisk graf gør det enklere at gå ind og interagere med modellens indre.
Gør det TensorFlow til den rigide løsning for altid? Nej. I 2019 introducerede TensorFlow 2.0 også dynamiske grafer, hvilket gør det muligt at køre operationer under eksekvering uden at skulle generere en graf, der skal køres senere. Så det, der engang var den største forskel mellem de to, er stort set forsvundet. I dag kan du arbejde både dynamisk og statisk i begge frameworks.
I 2020 introducerede PyTorch TorchServe, et værktøj til modeludrulning, der dækker det basale: målinger, en API-endpoints-specifikation, et værktøj til arkivering af modeller og så videre.
TensorFlows modstykke er TensorFlow Serving, et indbygget værktøj til udrulning af machine learning-modeller og gRPC-servere (gRPC er en protokol til hurtig kommunikation mellem tjenester), inklusive fjernadgang til disse servere. Det giver dig mulighed for at udrulle nye algoritmer, mens du bevarer den samme serverarkitektur og de samme API'er. TensorFlow Serving blev bygget til produktion fra starten, og sandt at sige er den arv den stærkeste grund til, at teams stadig vælger det.
Begge frameworks understøtter visualiseringsværktøjer, hvilket gør debugging lettere og giver dig et hurtigt, bredt overblik over, hvordan træningen forløber.
PyTorch leveres ikke med en dedikeret visualiseringspakke, men har Visdom, et minimalistisk værktøj, der fungerer med Numpy eller PyTorch. Visdom er fleksibelt, rimelig let at bruge og understøtter PyTorch-tensorer, selvom funktionssættet er ret basalt. TensorFlow har derimod TensorBoard, som læser en deep learning-model gennem fem forskellige visualiseringer: grafer, lyd, billeder, fordelinger, histogrammer og skalarer. Efter vores erfaring er TensorBoard det mest alsidige af de to, så meget at PyTorch gjorde det muligt at integrere TensorBoard fra version 1.2.0 og frem.
PyTorch er det letteste framework at debugge. Fordi det definerer grafer dynamisk under kørsel, kan du bruge Pythons standard-debuggere, såsom PyCharm-debuggeren og pdb, med meget lidt besvær.
TensorFlow kræver mere af dig. Debugging af modelkoden er mere omfattende: Du skal lære bibliotekets egen debugger, tfdbg, at kende, samt hvordan du anmoder om variabler fra en session. Det er ikke umuligt, bare en stejlere læringskurve.
At skifte framework midt i et projekt er dyrt, og regningen er sjældent der, hvor man forventer det. Begge biblioteker er gratis og open source, så licensen koster intet. Den virkelige udgift er migrationsafgiften: de timer, seniorudviklere bruger på at omskrive træningsloops, genopbygge datapipelines, validere at den porterede model producerer de samme tal, og finjustere alt forfra, når det ikke er tilfældet.
Forestil dig en mellemstor TensorFlow-model, som et team beslutter at flytte til PyTorch efter et år. Du oversætter ikke bare kode. Du tjekker numerisk paritet lag for lag, kører testsuiten igen og gen-certificerer modellen til produktion. Realistisk set er det ugevis af dine bedste folks tid – let titusindvis af pund, når man medregner genvalidering – for en model, der allerede virkede.
Betragt derfor det første valg som et strategisk valg. Risikoen for "lock-in" er lav på papiret, da begge eksporterer til det fælles ONNX-format, men "portabel i teorien" og "billig at porte i praksis" er ikke det samme. Vælg det framework, der passer til dit team og den tidsplan, I har lagt, frem for det, der vinder popularitetskonkurrencen i dette kvartal.
Økosystemets relevans er ofte den afgørende faktor, så det bør indgå tidligt i beslutningsprocessen frem for at være en eftertanke. PyTorch er centrum i den moderne open source AI-verden: Hugging Face, den de facto hub for prætrænede modeller, bruger PyTorch som standard, og det meste nye forskningskode lander der først. Hvis din køreplan læner sig op ad færdige transformere eller de nyeste arkitekturer, betyder den tiltrækningskraft noget.
TensorFlows styrke er størst i Google Cloud. Integrationen med GCP og TPU'er er tæt og gennemprøvet, hvilket er en reel fordel, hvis din infrastruktur allerede ligger der. AWS støtter begge lejre uden problemer; de var med til at bygge TorchServe sammen med Facebook, så PyTorch er også en førsteklasses borger dér. Den praktiske lære for tekniske ledere: Lad dine eksisterende cloud- og modelkøbsvaner veje tungt i beslutningen, for at kæmpe mod økosystemet er en afgift, du betaler hver eneste sprint.
Glem alt om feature-krige et øjeblik. I praksis afhænger det rigtige valg af fem forretningsvariable, ikke et specifikationsark. Vurdér dit projekt ud fra hver række, og tæl derefter, hvilken vej det hælder.
Læs det som en optælling. Tre eller flere rækker, der peger i samme retning, er dit svar – så enkelt er det. En reel splittelse er det eneste tilfælde, hvor det kan betale sig at stressteste beslutningen, før du låser dig fast, for det er dér, omkostningerne ved at vælge forkert viser sig senere.
Tag udgangspunkt i problemet, ikke værktøjet. Før du sammenligner TensorFlow og PyTorch, bør du få en grundig forståelse af, hvordan neurale netværk kan hjælpe dig med at bygge en bedre deep learning-model til dit specifikke formål. Frameworket bør være et resultat af den forståelse, ikke styre den.
Herfra er en simpel tommelfingerregel nyttig. Hvis du allerede tænker i Python, er PyTorch et naturligt valg, da det er yderst Python-venligt. Det har vundet en loyal følgerskare blandt forskningsorienterede udviklere, understøtter dynamisk træning og giver en mere gnidningsfri debugging-oplevelse. Den præference afspejles i tallene: ifølge Papers With Codesteg andelen af nye forskningsartikler, der implementerer deres modeller i PyTorch, fra 51 % i september 2020 til 59 % i september 2024, mens TensorFlows andel faldt fra 10 % til 2 % i samme periode.
TensorFlow har sin berettigelse andre steder. Det tilbyder mange muligheder for udvikling af modeller på højt niveau, betragtes generelt som det mere modne bibliotek og understøtter mobile platforme, hvilket er afgørende, så snart din model skal ud af laboratoriet. Når det kommer til community, står det lige: Begge frameworks er velorganiserede og leveres med grundig dokumentation, masser af ressourcer og gratis selvstudier.
PyTorch og TensorFlow kæmper begge om den samme førstepræmie: at være de bedste til dybe neurale netværk. De bliver hele tiden bedre og kopierer hinandens bedste funktioner, og det er netop derfor, det er så svært at kåre en vinder.
Så hvad betyder det for dig? Groft sagt dette: TensorFlow er det mest modne bibliotek og det, der oftest forbindes med færdige AI-produkter, mens PyTorch, som er mindst lige så kraftfuldt, er Python-entusiasternes og forskningsverdenens foretrukne valg. Vælg det værktøj, hvis styrker passer bedst til din opgave, så går du ikke galt i byen.
PyTorch er normalt det letteste sted at starte for begyndere. Koden kører linje for linje ligesom almindelig Python, så du kan bruge velkendte værktøjer til at inspicere og debugge undervejs. TensorFlow har mindsket forspringet ved at indføre Keras som sin grænseflade på højt niveau, hvilket også er meget tilgængeligt. Hvis du allerede kender Python, vil PyTorch ofte føles mest naturligt.
Ingen af rammeværkerne er konsekvent hurtigere; træningshastigheden afhænger langt mere af din modelarkitektur, hardware og optimering end af selve rammeværket. Branchebenchmarks som MLPerf, der drives af MLCommons, indsamler træningsresultater på tværs af begge rammeværker, og vinderne skifter fra opgave til opgave og fra chip til chip. I praksis ligger veloptimerede PyTorch- og TensorFlow-modeller inden for en lille margen af hinanden på samme hardware. Brug din energi på datapipelines, batchstørrelser og mixed-precision-indstillinger, før du giver rammeværket skylden.
Ja, selvom man sjældent kører dem inde i den samme model. De fleste teams bruger et delt format som ONNX til at flytte en trænet model fra det ene rammeværk til det andet, for eksempel ved at træne i PyTorch og implementere via en TensorFlow-baseret pipeline. Det er mere almindeligt at standardisere på ét rammeværk pr. projekt og gemme det andet til specifikke opgaver. At blande dem tilføjer kompleksitet, så gør det bevidst frem for ved et uheld.
TensorFlow har historisk set været det mest almindelige valg i produktion takket være modne implementeringsværktøjer som TensorFlow Serving og understøttelse af mobile enheder og edge-enheder. PyTorch har lukket meget af det hul, siden TorchServe blev lanceret i 2020, og driver nu også mange produktionssystemer. Kort sagt opbyggede TensorFlow sit ry på produktion, mens PyTorch opbyggede sit på forskning, og begge dele mestres nu af begge. Det rigtige svar afhænger mere af dit team og dit implementeringsmål end af nogen rangliste.
For de fleste opsætninger skal du køre undefined fra din terminal. Bemærk, at pakken hedder torch, ikke pytorch, og at GPU-brugere skal matche buildet til deres CUDA-version. Den nemmeste vej er den officielle PyTorch-installationsvælger på pytorch.org/get-started/locally, som genererer den præcise kommando til dit operativsystem og din hardware.
Ja, TensorFlow er stadig yderst relevant i 2025. Det er fortsat et modent, udbredt rammeværk med stærke produktionsværktøjer, understøttelse af mobil og edge via TensorFlow Lite samt dyb integration med Google Cloud. PyTorch har overhalet det i popularitet inden for forskning, men det er en anden konkurrence end driftssikkerhed i produktion. For teams, der leverer og vedligeholder modeller i stor skala, er TensorFlow i høj grad en aktuel mulighed.
Hvis du er ved at vurdere, hvilket rammeværk du skal bygge dit næste AI-produkt på, kan vores team hjælpe dig med at koble den beslutning til din arkitektur og dine leveringstidsplaner. Kontakt os.
Marketing praktikant med særlig interesse for teknologi og forskning. I min fritid spiller jeg volleyball og forkæler min hund så meget som muligt.
Data Scientist med en dyb passion for teknik, fysik, og matematik. Jeg kan godt lide at lytte til og lave musik, rejse, og ride mountainbike-stier.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
