PyTorch und Tensorflow gehören zu den meisten beliebte Bibliotheken für Deep Learning, das ein Teilgebiet des maschinellen Lernens ist. Ähnlich wie menschliche Gehirne Informationen verarbeiten, strukturiert Deep Learning Algorithmen in Schichten, wodurch tiefe künstliche neuronale Netze entstehen, die es selbst lernen und Entscheidungen treffen kann.
Dieser Artikel lädt Sie ein, sich diese genauer anzusehen Frameworks für tiefes Lernen um ihre Funktionen, Hauptunterschiede und die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow zu verstehen.
PyTorch ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die Facebook KI-Forschungslabor entwickelt. Es wurde erstmals 2016 eingeführt und wird unter der BSD-Lizenz als kostenlose Open-Source-Software vertrieben.
Wie zuvor in einem von erklärt unsere Artikel, Python hat eine große Anzahl von Data-Science-Pakete. PyTorch hat eine Python-Schnittstelle und ihre Funktionen sind als Python-Klassen aufgebaut und somit Teil der Python-Paket-Ökosystem. Da es sich um eine Python-basierte Bibliothek handelt, ist es einfacher, ihre Funktionen um andere zu erweitern Python-Bibliotheken, wie SciPy und NumPy. PyTorch-Benutzer können jedoch auch in C/C++ programmieren, da die Bibliothek ein gewisses C++-Backend mit Torch, dem Deep-Learning-Framework, gemeinsam nutzt.
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, erstellt von Das Team von Google Brain. Die erste Veröffentlichung erfolgte 2015 und es ist in Python, C++ und CUDA geschrieben.
Ähnlich wie PyTorch konzentriert sich auch TensorFlow stark auf tiefe neuronale Netze und ermöglicht es dem Benutzer, verschiedene Arten von Deep-Learning-Modellen zu erstellen und zu kombinieren und Grafiken der Modellleistung während des Trainings zu erstellen. Obwohl es sich um eine Python-Bibliothek handelt, führte TensorFlow 2017 zusätzlich eine R-Schnittstelle für R Studio.
Sowohl PyTorch als auch Tensorflow sind sehr beliebte Frameworks für die Anwendung neuronaler Netze. Tatsächlich werden sie oft von Projektmanagern in Betracht gezogen und Datenwissenschaftler die wichtigsten Bibliotheken, wenn es um die Entwicklung innovativer Produkte geht Deep-Learning-Anwendungen oder sogar Forschung.
Außerdem haben PyTorch und Tensorflow immer noch (einige) unterschiedliche Betriebsarten, obwohl sie früher viel mehr Unterschiede hatten! Im Laufe der Zeit sind sie so wettbewerbsfähig geworden, dass so ziemlich alle guten Funktionen derzeit in beiden Frameworks enthalten sind.
Grafiken werden verwendet, um Berechnungen zu beschreiben. Ein Graph ist eine Datenstruktur, die aus Knoten und Kanten besteht.. Während des Trainingsprozesses tiefer neuronaler Netze speichern Berechnungsgraphen die Aktivierungen des neuronalen Netzwerks während eines Vorwärtsdurchlaufs. A Rückausbreitungsschritt verwendet dann die Berechnungsdiagramme, um Aktualisierungen der einzelnen Gewichtungen des Netzwerks zu berechnen und so das Netzwerk zu trainieren.
Um ihre Unterschiede zu verstehen, wollen wir zunächst verstehen, was PyTorch und TensorFlow in Bezug auf ihre Graphdefinition gemeinsam haben. Zunächst betrachten beide jedes Modell als DAG (Gerichteter azyklischer Graph) und operieren Sie weiter Tensoren. Tensoren beschreiben die Beziehungen zwischen Gruppen von Objekten zu einem Vektorraum. Nichtsdestotrotz haben sie sehr unterschiedliche Graphdefinitionen.
Mit TensorFlow kann der Benutzer Operationen an Tensoren ausführen, indem er ein zustandsbehaftetes Datenflussdiagramm erstellt. Das Berechnungsdiagramm wird statisch definiert, bevor das Modell ausgeführt werden kann.
Im Gegenteil PyTorch ist mehr dynamisch und ermöglicht es dem Benutzer, die Knoten auszuführen, während das Modell ausgeführt wird. Mit anderen Worten, der Berechnungsgraph wird zu jedem Zeitpunkt der Ausführung erstellt, und es ist möglich, während der Laufzeit Änderungen am Graphen vorzunehmen.
Aus diesem Grund PyTorch wird in der Forschung oft bevorzugt da es besser geeignet ist, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, und da es dynamisch ist, kann es einfacher sein, mit den internen Komponenten der Modelle zu interagieren.
Im Jahr 2019 jedoch TensorFlow 2.0 führte auch dynamische Graphen ein, mit denen Operationen zur Laufzeit ausgewertet werden können, ohne dass ein Diagramm generiert werden muss, das später ausgeführt werden kann. Was früher einer der Hauptunterschiede zwischen beiden Bibliotheken war, ist daher nicht so signifikant, wenn man bedenkt, dass der Benutzer auf beiden Frameworks dynamisch oder statisch arbeiten kann.
Im Jahr 2020 wurde PyTorch eingeführt TorchServe, bei dem es sich um ein Tool zur Modellbereitstellung handelt. Dieses Tool bietet die grundlegenden Funktionen wie Metriken, eine API-Endpunkt Spezifikation, ein Modellarchivierungstool und so weiter.
TensorFlow hat wiederum die TensorFlow-Serving, ein integriertes Tool zur Modellbereitstellung, mit dem Modelle für maschinelles Lernen sowie gRPC-Server bereitgestellt werden. Außerdem ermöglicht es den Fernzugriff auf die gRPC-Server. Insgesamt ermöglicht TensorFlow Serving dem Benutzer, neue Algorithmen bereitzustellen und dabei dieselben beizubehalten Serverarchitektur und APIs. Dieses Tool wurde in vielen Google-Projekten getestet und ist für Produktionsumgebungen konzipiert.
PyTorch und TensorFlow unterstützen Visualisierungstools, die das Debuggen erleichtern und es dem Benutzer ermöglichen, die Ergebnisse schnell zu visualisieren und einen umfassenden Überblick über den Trainingsprozess des Modells zu erhalten.
Einerseits hat PyTorch nicht unbedingt ein spezielles Visualisierungstool, aber es hat Weisheit, ein minimalistisches Visualisierungstool. Visdom kann mit Numpy oder PyTorch verwendet werden. Es bietet begrenzte Grundfunktionen, ist aber auch relativ einfach zu bedienen, flexibel und unterstützt PyTorch-Tensoren.
Auf der anderen Seite hat TensorFlow Tensorboard, das eine Reihe von Apps bietet, die es dem Benutzer ermöglichen, das Deep-Learning-Modell durch fünf verschiedene Visualisierungen: (1) Grafiken; (2) Audio; (3) Bilder; (4) Verteilungen und Histogramme; (5) Skalare.
Alles in allem gilt Tensorboard als vielseitigeres Visualisierungstool als Visdom, weshalb die PyTorch 1.2.0-Version es ermöglicht hat Tensorboard integrieren ebenso.
Debuggen in Python kann mit Pythons Standard-Debuggern (z. B. PyCharm-Debugger und pdb) ausgeführt werden. Da PyTorch Graphen zur Laufzeit dynamisch definiert, können die meisten Python-Tools sogar problemlos integriert werden.
Es ist komplexer als PyTorch, den TensorFlow-Modellcode zu debuggen. In diesem Fall muss der Benutzer den Debugger der Bibliothek lernen - tfdbg - sowie die angeforderten Variablen aus einer Sitzung.
PyTorch und TensorFlow sind beide unglaubliche Tools; sonst wären sie nicht so beliebt. Tatsächlich haben sie im Laufe der Jahre so viele Verbesserungen vorgenommen, dass die Wahl zwischen beiden noch nie so schwierig war.
Wenn es darum geht, sich zwischen PyTorch und TensorFlow zu entscheiden, ist es zunächst wichtig, ein umfassendes Verständnis dafür zu haben, wie neuronale Netze wird dazu beitragen, bessere Deep-Learning-Modelle für bestimmte Zwecke zu entwickeln. Die Tools werden diesem Wissen folgen und nicht umgekehrt.
Ein nützlicher und sehr einfacher Ansatz, um zwischen beiden Tools zu wählen, besteht darin, dass der Benutzer an die Verwendung von Python als Programmiersprache, dann ist PyTorch eine gute Wahl, da es sehr Python-freundlich ist.
PyTorch hat große Popularität erlangt unter forschungsorientierte Entwickler, unterstützt dynamisches Training. Es ist auch eine hervorragende Wahl für ein einfacheres Debugging-Erlebnis.
TensorFlow bietet verschiedene Optionen für Modellentwicklung auf hohem Niveau und wird normalerweise als ausgereiftere Bibliothek als PyTorch angesehen. Darüber hinaus bietet dieses Framework Unterstützung für mobile Plattformen.
In Bezug auf die Community sind beide Frameworks gut organisiert und bieten eine umfassende Dokumentation mit vielen Ressourcen und kostenlosen Tutorials.
PyTorch und TensorFlow streben beide nach Spitzenleistungen in Bezug auf tiefe neuronale Netze. Beide Frameworks haben sich kontinuierlich verbessert und die wichtigsten Funktionen des jeweils anderen kopiert, was es sehr schwierig macht, das bessere zu wählen.
TensorFlow gilt zwar als mehr reife Bibliothek; PyTorch, hat sich auch als unglaublich erwiesen kraftvoll. Normalerweise bevorzugen Python-Enthusiasten PyTorch, aber es hat vor allem im Forschungsbereich an Popularität gewonnen, während TensorFlow häufiger mit dem Bauen in Verbindung gebracht wird Künstliche Intelligenz produkte.
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