PyTorch vs TensorFlow:diepgaande vergelijking

De stijgende populariteit van deep learning zorgde voor een gezonde concurrentie tussen deep learning-frameworks. PyTorch en TensorFlow onderscheiden zich als twee van de meest populaire deep learning-frameworks. De bibliotheken strijden tegen elkaar om het voortouw te nemen als de belangrijkste tool voor diepgaand leren.

TensorFlow is ouder en had hierdoor altijd een voorsprong, maar PyTorch heeft de afgelopen zes maanden een inhaalslag gemaakt. Er is veel verwarring over het maken van de juiste keuze bij het kiezen van een deep learning-framework voor een project.

Dit artikel vergelijkt PyTorch versus TensorFlow en biedt een diepgaande vergelijking van de twee frameworks.

PyTorch vs. TensorFlow:een overzicht

Zowel PyTorch als TensorFlow houden bij wat hun concurrentie doet. Er zijn echter nog enkele verschillen tussen de twee frameworks.

Opmerking: Deze tabel is horizontaal scrollbaar.

1. Visualisatie

Met de hand visualiseren kost tijd. PyTorch en TensorFlow hebben beide tools voor snelle visuele analyse. Dit maakt het beoordelen van het trainingsproces eenvoudiger. Visualisatie is ook geweldig voor het presenteren van resultaten.

TensorFlow

Tensorboard wordt gebruikt voor het visualiseren van gegevens. De interface is interactief en visueel aantrekkelijk. Tensorboard biedt een gedetailleerd overzicht van statistieken en trainingsgegevens. De gegevens kunnen eenvoudig worden geëxporteerd en zien er geweldig uit voor presentatiedoeleinden. Plug-ins maken Tensorboard ook beschikbaar voor PyTorch.

Tensorboard is echter omslachtig en ingewikkeld in het gebruik.

PyTorch

PyTorch gebruikt Visdom voor visualisatie. De interface is lichtgewicht en eenvoudig te gebruiken. Visdom is flexibel en aanpasbaar. Directe ondersteuning voor PyTorch-tensoren maakt het gebruik eenvoudig.

Visdom mist interactiviteit en veel essentiële functies voor het overzicht van gegevens.

2. Grafiek genereren

Er zijn twee soorten neurale netwerkarchitectuurgeneratie:

• Statische grafieken – Vaste laag architectuur. De kaart wordt eerst gegenereerd en vervolgens worden er gegevens doorheen gepusht.
• Dynamische grafieken – Dynamische laagarchitectuur. De kaart wordt impliciet gedefinieerd met overbelasting van gegevens.

TensorFlow

TensorFlow gebruikte vanaf het begin statische grafieken. Statische grafieken maken verdeling over meerdere machines mogelijk. Modellen worden onafhankelijk van code geïmplementeerd. Het gebruik van statische grafieken maakte TensorFlow productievriendelijker en flexibeler bij het werken met nieuwe architecturen.

TensorFlow heeft een functie toegevoegd die dynamische grafieken nabootst, de zogenaamde enthousiaste uitvoering. TensorFlow 2 draait standaard op enthousiaste uitvoering. Het genereren van statische grafieken is beschikbaar wanneer de enthousiaste uitvoering wordt uitgeschakeld.

PyTorch

PyTorch bevatte vanaf het begin dynamische grafieken. Door deze functie concurreerde PyTorch met TensorFlow.

De mogelijkheid om onderweg van grafiek te veranderen bleek een meer programmeur- en onderzoekervriendelijke benadering te zijn voor het genereren van neurale netwerken. Gestructureerde gegevens en groottevariaties in gegevens zijn gemakkelijker te hanteren met dynamische grafieken. PyTorch biedt ook statische grafieken.

3. Leercurve

De leercurve hangt af van eerdere ervaring en het einddoel van het gebruik van deep learning.

TensorFlow

TensorFlow is de meer uitdagende bibliotheek. Keras-functies maken TensorFlow gemakkelijker te gebruiken. Over het algemeen is TensorFlow moeilijk te begrijpen voor iemand die net begint met deep learning.

De reden hierachter is de veelzijdige functionaliteit van TensorFlow. Er zijn veel functies om te verkennen en uit te zoeken. Dit is storend en overbodig voor een beginner.

PyTorch

PyTorch is de gemakkelijker te leren bibliotheek. De code is gemakkelijker om mee te experimenteren als Python bekend is. Er is een Pythonische benadering voor het maken van een neuraal netwerk in PyTorch. De flexibiliteit die PyTorch heeft, betekent dat de code experimentvriendelijk is.

PyTorch is niet zo rijk aan functies, maar alle essentiële functies zijn beschikbaar. PyTorch is eenvoudiger om mee te beginnen en te leren.

4. Implementatie

Deployment is een stap in de softwareontwikkeling die belangrijk is voor softwareontwikkelingsteams. Software-implementatie maakt een programma of applicatie beschikbaar voor gebruik door consumenten.

TensorFlow

TensorFlow gebruikt TensorFlow Serving voor modelimplementatie. TensorFlow-weergave is ontworpen voor productie- en industriële omgevingen. De implementatie is flexibel en presteert uitstekend met een REST-client-API. TensorFlow-weergave integreert goed met Docker en Kubernetes.

PyTorch

PyTorch is onlangs begonnen met het aanpakken van het implementatieprobleem. Toorts dienen implementeert PyTorch-modellen. Er is een RESTful API voor applicatie-integratie. De PyTorch API is uitbreidbaar voor mobiele implementatie. Toorts dienen integreert met Kubernetes.

5. Parallellisme en gedistribueerde training

Parallellisme en gedistribueerde training zijn essentieel voor big data. De algemene statistieken zijn:

• Snelheidsverhoging – Verhouding van de snelheid van een sequentieel model (enkele GPU) in vergelijking met de snelheid van het parallelle model (meerdere GPU).
• Doorvoer – Het maximale aantal afbeeldingen dat per tijdseenheid door het model is gegaan.
• Schaalbaarheid – Hoe het systeem omgaat met de werkdruk neemt toe.

Er zijn twee manieren om de trainingsbelasting te verdelen:

• Modelparallellisme – Lagen van het model gesplitst op verschillende apparaten. Delen van de grafiek worden gelijktijdig gebruikt tijdens de training.
• Dataparallellisme – Alle apparaten hebben een kopie van het hele model. Elk apparaat traint op verschillende gegevensmonsters. De synchrone SGD-methode (Stochastic Gradient Descent) heeft de voorkeur.

TensorFlow-modelparallellisme

Gebruik tf.device . om een ​​deel van het model in een specifiek apparaat in TensorFlow te plaatsen .

Splits bijvoorbeeld twee lineaire lagen op twee verschillende GPU-apparaten:

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

with tf.device(‘GPU:0’):

        layer1 = layers.Dense(16, input_dim=8)

with tf.device(‘GPU:1’):

        layer2 = layers.Dense(4, input_dim=16)

PyTorch-modelparallellisme

Verplaats delen van het model naar verschillende apparaten in PyTorch met behulp van de nn.Module.to methode.

Verplaats bijvoorbeeld twee lineaire lagen naar twee verschillende GPU's:

import torch.nn as nn
layer1 = nn.Linear(8,16).to(‘cuda:0’)
layer2 = nn.Lienar(16,4).to(‘cuda:1’)

TensorFlow-gegevensparallellisme

Om synchrone SGD in TensorFlow te doen, stelt u de distributiestrategie in met tf.distribute.MirroredStrategy() en wikkel de modelinitialisatie:

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = …
model.compile(...)

Nadat je het model met de wrapper hebt gecompileerd, train je het model zoals gewoonlijk.

PyTorch-gegevensparallellisme

Voor synchrone SGD in PyTorch, wikkel het model in torch.nn.DistributedDataParallel na initialisatie van het model en stel de rangschikking van het apparaatnummer in, beginnend met nul:

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel.
model = ...
model = model.to()
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[])

6. Apparaatbeheer

Bij het beheren van apparaten treden enorme prestatieveranderingen op. Zowel PyTorch als TensorFlow passen neurale netwerken goed toe, maar de uitvoering is anders.

TensorFlow

TensorFlow schakelt automatisch over op GPU-gebruik als er een GPU beschikbaar is. Er is controle over GPU's en hoe ze worden benaderd. De GPU-versnelling is geautomatiseerd. Dit betekent dat er geen controle is over het geheugengebruik.

PyTorch

PyTorch gebruikt CUDA om het gebruik van GPU of CPU te specificeren. Het model zal niet werken zonder CUDA-specificaties voor GPU- en CPU-gebruik. GPU-gebruik is niet geautomatiseerd, waardoor er betere controle is over het gebruik van resources. PyTorch verbetert het trainingsproces door GPU-controle.

7. Gebruiksscenario's voor beide deep learning-platforms

TensorFlow en PyTorch werden voor het eerst gebruikt in hun respectievelijke bedrijven. Sinds het open source is geworden, zijn er ook veel use-cases buiten Google en Facebook.

TensorFlow

Google-onderzoekers bij Google Brain Team gebruikten TensorFlow voor het eerst voor Google-onderzoeksprojecten. Google gebruikt TensorFlow voor:

• Zoekresultaten en automatisch aanvullen.
• Speech-to-text en spraaktechnologie.
• Beeldherkenning en classificatie.
• Machine vertaalsystemen.
• Spamdetectie voor Gmail.

Er zijn ook veel use-cases buiten Google. Bijvoorbeeld:

• Sinovation Ventures – Ziekteclassificatie en segmentatie met behulp van afbeeldingen van netvliezen.
• PayPal – Fraudedetectie met deep transfer learning en generatieve modellering.
• China mobiel – Diepgaande leersystemen voor probleemdetectie in netwerken, geautomatiseerde voorspelling van overgangstijdvensters en verificatie van bewerkingslogboeken.

PyTorch

PyTorch werd voor het eerst gebruikt op Facebook door het Facebook AI Investors Lab (FAIR). Facebook gebruikt PyTorch voor:

• Gezichtsherkenning en objectdetectie.
• Spamfiltering en detectie van nepnieuws.
• Automatisering van nieuwsfeeds en systeem voor vriendensuggesties.
• Spraakherkenning.
• Machine vertaalsystemen.

PyTorch is open source. Er zijn nu veel toepassingen buiten Facebook, zoals:

• CheXNet - Longontsteking waarschijnlijkheidsscore en thorax X-Ray heatmap met behulp van convolutionele neurale netwerken.
• Tesla-stuurautomaat - Realtime multitasking met computervisie voor autonome voertuigen.
• Uber AI Labs PYRO – Probabilistische programmeertaal voor diepgaande probabilistische modellering. Voorspelling en optimalisatie van het matchen van klanten met chauffeurs, optimale routes en intelligente voertuigen van de volgende generatie.

Moet je PyTorch of TensorFlow gebruiken?

PyTorch is de favoriete optie onder programmeurs en wetenschappelijke onderzoekers. De wetenschappelijke gemeenschap geeft de voorkeur aan PyTorch als we kijken naar het aantal citaties. Met de recente implementatie- en productiefuncties is PyTorch een geweldige optie wanneer je van onderzoek naar productie gaat.

Organisaties en startups gebruiken over het algemeen TensorFlow. De implementatie- en productiefuncties geven TensorFlow een goede reputatie in zakelijke use-cases. Visualisatie met Tensorboard toont ook een elegante presentatie aan klanten.

PyTorch en TensorFlow zijn krachtige deep learning-bibliotheken die zich intensief ontwikkelen. Tegenwoordig zijn er meer overeenkomsten dan verschillen tussen de twee en het overschakelen van de ene naar de andere is een naadloos proces.