PyTorch et Tensorflow sont parmi les plus bibliothèques populaires pour l'apprentissage en profondeur, qui est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. À l'instar de la façon dont le cerveau humain traite l'information, l'apprentissage profond structure les algorithmes en couches, créant ainsi de profonds réseaux de neurones artificiels, qu'il peut apprendre et prendre des décisions par lui-même.
Cet article vous invite à les examiner de plus près cadres d'apprentissage en profondeur pour comprendre leurs fonctionnalités, leurs principales différences et savoir comment choisir entre PyTorch et TensorFlow.
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique qui Laboratoire de recherche sur l'IA de Facebook développé. Il a été introduit pour la première fois en 2016 et est distribué sous licence BSD en tant que logiciel libre et open source.
Comme expliqué précédemment dans l'un des nos articles, Python possède un grand nombre de Packages de science des données. PyTorch possède une interface Python et ses fonctionnalités sont construites sous forme de classes Python, faisant ainsi partie du Écosystème de packages Python. Le fait d'être une bibliothèque basée sur Python facilite l'extension de ses fonctionnalités avec d'autres Bibliothèques Python, tels que SciPy et NumPy. Cependant, les utilisateurs de PyTorch peuvent également programmer en C/C++ puisque la bibliothèque partage une partie du backend C++ avec Torch, le framework d'apprentissage en profondeur.
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source créée par le L'équipe Google Brain. Sa version initiale date de 2015 et il est écrit en Python, C++ et CUDA.
À l'instar de PyTorch, TensorFlow met également l'accent sur les réseaux de neurones profonds et permet à l'utilisateur de créer et de combiner différents types de modèles d'apprentissage en profondeur et de générer des graphiques des performances du modèle pendant l'entraînement. Même s'il s'agit d'une bibliothèque Python, en 2017, TensorFlow a également introduit une interface R pour le Studio R.
PyTorch et Tensorflow sont des frameworks très populaires en ce qui concerne l'application des réseaux de neurones. En fait, ils sont souvent pris en compte par les chefs de projet et scientifiques des données les bibliothèques de référence pour le développement de solutions innovantes applications d'apprentissage en profondeur ou même recherche.
De plus, PyTorch et Tensorflow ont encore (quelques) modes de fonctionnement distincts, même s'ils présentaient auparavant beaucoup plus de différences ! Au fil du temps, ils sont devenus si compétitifs que presque toutes les fonctionnalités intéressantes sont actuellement incluses dans les deux frameworks.
Les graphiques sont utilisés pour décrire les calculs. Un graphique est une structure de données composée de nœuds et d'arêtes. Au cours du processus d'entraînement des réseaux neuronaux profonds, les graphes de calcul stockent les activations du réseau neuronal lors d'un passage vers l'avant. UNE étape de rétropropagation utilise ensuite les graphiques de calcul pour calculer les mises à jour de chacun des poids du réseau, entraînant ainsi le réseau.
Pour comprendre leurs différences, voyons d'abord ce que PyTorch et TensorFlow ont en commun en ce qui concerne la définition de leurs graphes. Tout d'abord, ils considèrent tous deux n'importe quel modèle comme JOUR (Graphe acyclique dirigé) et opérer sur tenseurs. Les tenseurs décrivent les relations entre des ensembles d'objets et un espace vectoriel. Ils ont néanmoins des définitions de graphes très distinctes.
TensorFlow permet à l'utilisateur d'effectuer des opérations sur les tenseurs en créant un graphe de flux de données dynamique. Le graphe de calcul est défini statiquement avant que le modèle ne puisse être exécuté.
Au contraire, PyTorch est plus dynamique et permet à l'utilisateur d'exécuter les nœuds pendant l'exécution du modèle. En d'autres termes, le graphe de calcul est créé à chaque point d'exécution, et il est possible d'apporter des modifications au graphique pendant l'exécution.
Pour cette raison, PyTorch est souvent préféré dans la recherche car il est plus adapté à la création de modèles personnalisés et le fait d'être dynamique peut faciliter l'interaction avec les éléments internes des modèles.
Cependant, en 2019, TensorFlow 2.0 a également introduit des graphes dynamiques, permettant d'évaluer les opérations au moment de l'exécution sans générer de graphique à exécuter ultérieurement. Par conséquent, ce qui était autrefois l'une des principales différences entre les deux bibliothèques n'est plus aussi significatif si l'on considère que l'utilisateur peut fonctionner de manière dynamique ou statique sur les deux frameworks.
En 2020, PyTorch a introduit Torch Serve, qui est un outil de déploiement de modèles. Cet outil fournit l'ensemble de fonctionnalités de base, telles que les métriques, Point de terminaison API spécification, outil d'archivage de modèles, etc.
À son tour, TensorFlow possède Service TensorFlow, qui est un outil de déploiement de modèles intégré utilisé pour déployer des modèles d'apprentissage automatique ainsi que des serveurs gRPC. De plus, il permet également d'accéder à distance au Serveurs gRPC. Dans l'ensemble, TensorFlow Serving permet à l'utilisateur de déployer de nouveaux algorithmes tout en préservant les mêmes architecture de serveur et API. Cet outil a été testé sur de nombreux projets Google et il est conçu pour les environnements de production.
PyTorch et TensorFlow prennent en charge les outils de visualisation, ce qui facilite le débogage et permet à l'utilisateur de visualiser rapidement les résultats et d'avoir une vue d'ensemble du processus d'entraînement du modèle.
D'une part, PyTorch ne dispose pas nécessairement d'un outil de visualisation dédié, mais il possède Visdom, un outil de visualisation minimaliste. Visdom peut être utilisé avec Numpy ou PyTorch. Il fournit des fonctionnalités de base limitées, mais il est également relativement facile à utiliser, flexible et prend en charge les tenseurs PyTorch.
D'autre part, TensorFlow a Tensorboard, qui propose une suite d'applications permettant à l'utilisateur de comprendre le modèle d'apprentissage en profondeur via cinq visualisations différentes: (1) graphiques ; (2) audio ; (3) images ; (4) distributions et histogrammes ; (5) scalaires.
Dans l'ensemble, Tensorboard est considéré comme un outil de visualisation plus polyvalent que Visdom, c'est pourquoi la version 1.2.0 de PyTorch a permis de intégrer Tensorboard également.
Débogage dans Python peut être exécuté avec les débogueurs standard de Python (par exemple, PyCharm debugger et pdb). En fait, étant donné que PyTorch définit les graphes de manière dynamique au moment de l'exécution, la plupart des outils Python peuvent facilement être intégrés.
Il est plus complexe que PyTorch de déboguer le code du modèle TensorFlow. Dans ce cas, l'utilisateur doit apprendre le débogueur de la bibliothèque - tfdbg - ainsi que les variables demandées lors d'une session.
PyTorch et TensorFlow sont tous deux des outils incroyables ; sinon, ils ne seraient pas si populaires. En fait, ils ont apporté tellement d'améliorations au fil des ans qu'il n'a jamais été aussi difficile de choisir entre les deux.
Lorsqu'il s'agit de choisir entre PyTorch et TensorFlow, il est tout d'abord crucial de bien comprendre comment réseaux neuronaux permettra de créer de meilleurs modèles d'apprentissage en profondeur à des fins spécifiques. Les outils suivront ces connaissances et non l'inverse.
Une approche utile et très simple pour choisir entre les deux outils est que si l'utilisateur est habitué à utiliser Python en tant que langage de programmation, alors PyTorch est un bon choix car il est très convivial pour Python.
PyTorch a gagné en popularité auprès des développeurs orientés vers la recherche, en faveur d'un entraînement dynamique. C'est également un excellent choix pour une expérience de débogage plus simple.
TensorFlow propose différentes options pour développement de modèles de haut niveau et est généralement considérée comme une bibliothèque plus mature que PyTorch. De plus, ce cadre offre un soutien pour plateformes mobiles.
En termes de communauté, les deux frameworks sont bien organisés et fournissent une documentation complète avec de nombreuses ressources et des didacticiels gratuits.
PyTorch et TensorFlow visent tous deux l'excellence en matière de réseaux de neurones profonds. Les deux frameworks n'ont cessé de s'améliorer et de copier les principales fonctionnalités de l'autre, ce qui rend très difficile de choisir celui qui est le meilleur.
Alors que TensorFlow est considéré comme un bibliothèque mature; PyTorch, s'est également révélé incroyablement efficace puissant. Généralement, les passionnés de Python préfèrent PyTorch, mais il a surtout gagné en popularité dans le domaine de la recherche, tandis que TensorFlow est plus souvent associé à la construction Intelligence artificielle produits.
Stagiaire en marketing avec un intérêt particulier pour la technologie et la recherche. Pendant mon temps libre, je joue au volley-ball et je gâte mon chien autant que possible.
Scientifique des données passionné par l'ingénierie, la physique et les mathématiques. J'aime écouter et faire de la musique, voyager et parcourir les sentiers de vélo de montagne.
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