PyTorch och Tensorflow är bland de mest populära bibliotek för djupinlärning, vilket är ett delområde av maskininlärning. På samma sätt som mänskliga hjärnor bearbetar information, strukturerar djupinlärning algoritmer i lager som skapar djupa konstgjorda neurala nätverk, som den kan lära sig och fatta beslut på egen hand.
Denna artikel inbjuder dig att titta närmare på dessa ramar för djupinlärning för att förstå deras funktioner, viktiga skillnader och hur man väljer mellan PyTorch och TensorFlow.
PyTorch är ett maskininlärningsbibliotek som Facebooks AI-forskningslaboratorium utvecklad. Det introducerades först 2016 och distribueras på BSD-licensen som fri programvara med öppen källkod.
Som tidigare förklarats i en av våra artiklarPython har ett stort antal Datavetenskapspaket. PyTorch har ett Python-gränssnitt, och dess funktioner är byggda som Python-klasser, vilket är en del av Python-paketekosystem. Att vara ett Python-baserat bibliotek gör det lättare att utöka dess funktioner med andra Python-bibliotek, såsom SciPy och NumPy. PyTorch-användare kan dock också programmera i C/C ++ eftersom biblioteket delar en del C ++ backend med Torch, det djupa inlärningsramverket.
TensorFlow är ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod skapat av Google Brain-teamet. Den första utgåvan var 2015 och den är skriven i Python, C ++ och CUDA.
På samma sätt som PyTorch har TensorFlow också ett stort fokus på djupa neurala nätverk och gör det möjligt för användaren att skapa och kombinera olika typer av djupa inlärningsmodeller och generera grafer över modellens prestanda under träning. Även om det är ett Python-bibliotek, introducerade TensorFlow 2017 dessutom ett R-gränssnitt för Rstudio.
Både PyTorch och Tensorflow är mycket populära ramar när det gäller tillämpningen av neurala nätverk. Faktum är att de ofta övervägs av projektledare och datavetare de bästa biblioteken när man hanterar utvecklingen av innovativa djupinlärningstillämpningar eller till och med forskning.
Vidare har PyTorch och Tensorflow fortfarande (några) distinkta sätt att fungera, även om de brukade ha mycket fler skillnader! Med tiden har de blivit så konkurrenskraftiga att i stort sett alla bra funktioner för närvarande ingår i båda ramarna.
Grafer används för att beskriva beräkningar. En graf är en datastruktur som består av noder och kanter. Under träningsprocessen för djupa neurala nätverk lagrar beräkningsgrafer aktiveringarna av det neurala nätverket under ett framåtpass. EN backförökningssteg använder sedan beräkningsgraferna för att beräkna uppdateringar av var och en av nätverkets vikter och därmed träna nätverket.
För att förstå deras skillnader, låt oss först förstå vad PyTorch och TensorFlow har gemensamt när det gäller deras grafdefinition. Först, de ser båda vilken modell som helst som en DAG (Riktad acyklisk graf) och arbeta på tensorer. Tensor beskriver relationerna mellan uppsättningar av objekt till ett vektorutrymme. Ändå har de mycket distinkta grafdefinitioner.
TensorFlow tillåter användaren att utföra operationer på tensorer genom att skapa en tillståndsfull dataflödesgraf. Beräkningsgrafen definieras statiskt innan modellen kan köras.
Tvärtom, PyTorch är mer dynamisk och gör det möjligt för användaren att köra noderna när modellen körs. Med andra ord skapas beräkningsgrafen vid varje exekveringspunkt, och det är möjligt att utföra ändringar i grafen under körtid.
Av denna anledning PyTorch föredras ofta i forskning eftersom det är mer lämpligt att skapa anpassade modeller, och att vara dynamisk kan göra det lättare att interagera med modellens inre.
Men under 2019, TensorFlow 2.0 introducerade också dynamiska grafer, vilket gör att operationer kan utvärderas vid körning utan att generera en graf som ska köras senare. Därför är det som brukade vara en av de stora skillnaderna mellan båda biblioteken inte lika betydelsefullt med tanke på att användaren kan arbeta dynamiskt eller statiskt på båda ramarna.
År 2020 introducerades PyTorch TorchServe, som är ett modelldistributionsverktyg. Detta verktyg tillhandahåller den grundläggande uppsättningen funktioner, till exempel mätvärden, en API-slutpunkt specifikation, ett modellarkiveringsverktyg, och så vidare.
I sin tur har TensorFlow TensorFlow-servering, som är ett inbyggt modelldistributionsverktyg som används för att distribuera maskininlärningsmodeller såväl som gRPC-servrar. Dessutom möjliggör den också fjärråtkomst till gRPC-servrar. Sammantaget tillåter TensorFlow Serving användaren att distribuera nya algoritmer samtidigt som de bevarar samma serverarkitektur och API:er. Detta verktyg har testats på många Google-projekt och det är utformat för produktionsmiljöer.
PyTorch och TensorFlow stöder visualiseringsverktyg, vilket underlättar felsökning och gör det möjligt för användaren att visualisera resultaten snabbt och ha en bred bild av modellens träningsprocess.
Å ena sidan har PyTorch inte nödvändigtvis ett dedikerat visualiseringsverktyg, men det har Visdom, ett minimalistiskt visualiseringsverktyg. Visdom kan användas med Numpy eller PyTorch. Det ger begränsade grundläggande funktioner, men det är också ganska lätt att använda, flexibelt och stöder PyTorch-tensorer.
Å andra sidan har TensorFlow Tensortavla, som erbjuder en svit med appar som gör det möjligt för användaren att förstå den djupa inlärningsmodellen genom Fem olika visualiseringar: (1) grafer; (2) ljud; (3) bilder; (4) fördelningar och histogram; (5) skalarer.
Sammantaget anses Tensorboard vara ett mer mångsidigt visualiseringsverktyg än Visdom, varför PyTorch 1.2.0-versionen har gjort det möjligt att integrera Tensorboard likaså.
Felsökning i Python kan utföras med Pythons standardfelsökare (t.ex. PyCharm debugger och pdb). Eftersom PyTorch definierar grafer dynamiskt vid körning kan de flesta Python-verktyg enkelt integreras.
Det är mer komplext än PyTorch att felsöka TensorFlow-modellkoden. I det här fallet måste användaren lära sig bibliotekets debugger - tfdbg - samt de begärda variablerna från en session.
PyTorch och TensorFlow är båda otroliga verktyg; annars skulle de inte vara så populära. Faktiskt, de har gjort så många förbättringar genom åren att valet mellan båda aldrig har varit mer utmanande.
När det gäller att välja mellan PyTorch och TensorFlow är det först viktigt att ha en stor förståelse för hur neurala nätverk kommer att bidra till att bygga bättre djupinlärningsmodeller för specifika ändamål. Verktygen kommer att följa den kunskapen och inte tvärtom.
Ett användbart och mycket enkelt sätt att välja mellan båda verktygen är att om användaren är van vid att använda Python som programmeringsspråk, då är PyTorch ett bra val eftersom det är mycket Python-vänligt.
PyTorch har vunnit mycket popularitet bland forskningsorienterade utvecklare, som stöder dynamisk träning. Det är också ett utmärkt val för en enklare felsökningsupplevelse.
TensorFlow erbjuder olika alternativ för modellutveckling på hög nivå och anses vanligtvis vara ett mer moget bibliotek än PyTorch. Dessutom erbjuder detta ramverk stöd för mobila plattformar.
När det gäller gemenskap är båda ramarna välorganiserade och ger omfattande dokumentation med många resurser och gratis handledning.
PyTorch och TensorFlow strävar båda efter excellens när det gäller djupa neurala nätverk. Båda ramverken har kontinuerligt förbättrats och kopierat varandras toppfunktioner - vilket gör det mycket utmanande att välja vilken som är bättre.
Medan TensorFlow anses vara en mer mogen bibliotek; PyTorch, har också visat sig vara otroligt kraftfull. Vanligtvis föredrar Python-entusiaster PyTorch, men det har mestadels vunnit popularitet inom forskningsområdet, medan TensorFlow oftare förknippas med att bygga Artificiell intelligens produkter.
PyTorch is usually the gentler starting point for beginners. Its code runs line by line like ordinary Python, so you can use familiar tools to inspect and debug as you go. TensorFlow has narrowed the gap by adopting Keras as its high-level interface, which is also very approachable. If you already know Python, PyTorch tends to feel the most natural.
Neither framework is reliably faster; training speed depends far more on your model architecture, hardware and optimisation than on the framework badge. Industry benchmarks like MLPerf, run by MLCommons, collect training results across both frameworks, and the winners shift from task to task and chip to chip. In practice, well-optimised PyTorch and TensorFlow land within a small margin of each other on the same hardware. Spend your effort on data pipelines, batch sizes and mixed-precision settings before you blame the framework.
Yes, though you rarely run them inside the same model. Most teams use a shared format such as ONNX to move a trained model from one framework to the other, for example training in PyTorch and deploying through a TensorFlow-based pipeline. It is more common to standardise on one framework per project and keep the other for specific tasks. Mixing them adds moving parts, so do it deliberately rather than by accident.
TensorFlow has historically been the more common choice in production, thanks to its mature deployment tooling like TensorFlow Serving and its support for mobile and edge devices. PyTorch has closed much of that gap since launching TorchServe in 2020 and now powers plenty of production systems too. In short, TensorFlow built its reputation on production while PyTorch built its on research, and both now do both. The right answer depends on your team and your deployment target more than on any league table.
For most setups, run undefined from your terminal. Note that the package is named torch, not pytorch, and that GPU users must match the build to their CUDA version. The simplest route is the official PyTorch installation selector at pytorch.org/get-started/locally, which generates the exact command for your operating system and hardware.
Yes, TensorFlow remains highly relevant in 2025. It is still a mature, widely deployed framework with strong production tooling, mobile and edge support through TensorFlow Lite, and deep integration with Google Cloud. PyTorch has overtaken it in research popularity, but that is a different contest from production reliability. For teams shipping and maintaining models at scale, TensorFlow is very much a live option.
If you are evaluating which framework to build your next AI product on, our team can help you map that decision to your architecture and delivery timelines. Get in touch.
Marknadsföringspraktikant med särskilt intresse för teknik och forskning. På min fritid spelar jag volleyboll och skämmer bort min hund så mycket som möjligt.
Data Scientist med en djup passion för teknik, fysik, och matematik. Jag gillar att lyssna på och göra musik, resa, och åka mountainbikeleder.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
