PyTorch vs TensorFlow: Expertsgids voor Het Kiezen van Het Beste Deep Learning Framework

De stijgende populariteit van deep learning creëerde een gezonde concurrentie tussen deep learning frameworks. PyTorch en TensorFlow springen eruit als twee van de populairste deep learning frameworks. De bibliotheken concurreren head-to-head om de lead te nemen in het zijn van de primaire deep learning tool.

TensorFlow is ouder en had altijd een voorsprong daardoor, maar PyTorch haalde de laatste zes maanden in. 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 vs TensorFlow en biedt een diepgaande vergelijking van de twee frameworks.

PyTorch vs. TensorFlow: Een Overzicht

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

Let op: Deze tabel is horizontaal scrollbaar.

1. Visualisatie

Visualisatie met de hand doen kost tijd. PyTorch en TensorFlow hebben allebei tools voor snelle visuele analyse. Dit maakt het herzien van het trainingsproces makkelijker. Visualisatie is ook geweldig voor het presenteren van resultaten.

TensorFlow

Tensorboard wordt gebruikt voor het visualiseren van data. De interface is interactief en visueel aantrekkelijk. Tensorboard biedt een gedetailleerd overzicht van metrics en trainingsdata. De data is gemakkelijk te exporteren en ziet er geweldig uit voor presentatiedoeleinden. Plugins maken Tensorboard ook beschikbaar voor PyTorch.

Echter, Tensorboard is omslachtig en gecompliceerd in gebruik.

PyTorch

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

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

2. Grafiekgeneratie

Er zijn twee typen neurale netwerkarchitectuurgeneratie:

• Statische grafen – Vaste laagarchitectuur. De kaart wordt eerst gegenereerd, daarna wordt data erdoorheen geduwd.
• Dynamische grafen – Dynamische laagarchitectuur. De kaart wordt impliciet gedefinieerd met data-overloading.

TensorFlow

TensorFlow gebruikte statische grafen vanaf het begin. Statische grafen staan distributie over meerdere machines toe. Modellen worden onafhankelijk van code geïmplementeerd. Het gebruik van statische grafen maakte TensorFlow meer productievriendelijk en flexibel bij het werken met nieuwe architecturen.

TensorFlow voegde een functie toe die dynamische grafen naboots, eager execution genoemd. TensorFlow 2 draait standaard op eager execution. Statische graafgeneratie is beschikbaar door eager execution uit te zetten.

PyTorch

PyTorch had dynamische grafen vanaf het begin. Deze functie plaatste PyTorch in concurrentie met TensorFlow.

De mogelijkheid om grafen on the fly te veranderen bleek een meer programmeerder- en onderzoeker-vriendelijke benadering te zijn voor neurale netwerkgeneratie. Gestructureerde data en groottevariaties in data zijn makkelijker te hanteren met dynamische grafen. PyTorch biedt ook statische grafen.

3. Leercurve

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

TensorFlow

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

De reden hiervoor is de diverse functionaliteit van TensorFlow. Er zijn veel functies om te verkennen en uit te zoeken. Dit is afleidend en redundant voor een beginner.

PyTorch

PyTorch is de makkelijker-te-leren bibliotheek. De code is makkelijker te experimenteren met als Python bekend is. Er is een Pythonische aanpak voor het creëren van een neuraal netwerk in PyTorch. De flexibiliteit die PyTorch heeft betekent dat de code experimentvriendelijk is.

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

4. Implementatie

Implementatie is een softwareontwikkelstap die belangrijk is voor softwareontwikkelteams. Software-implementatie maakt een programma of applicatie beschikbaar voor consumentengebruik.

TensorFlow

TensorFlow gebruikt TensorFlow Serving voor modelimplementatie. TensorFlow Serving is ontworpen met productie- en industrie-omgevingen in gedachten. Implementatie is flexibel en hoogpresterend met een REST-client-API. TensorFlow Serving integreert goed met Docker en Kubernetes.

PyTorch

PyTorch begon recentelijk het implementatieprobleem aan te pakken. Torch Serve implementeert PyTorch-modellen. Er is een RESTful API voor applicatie-integratie. De PyTorch-API is uitbreidbaar voor mobile implementatie. Torch Serve integreert met Kubernetes.

5. Parallelisme en Gedistribueerde Training

Parallelisme en gedistribueerde training zijn essentieel voor big data. De algemene metrics zijn:

• Snelheidstoename – Verhouding van een sequentieel modelsnelheid (enkele GPU) vergeleken met het parallelle modelsnelheid (meerdere GPU).
• Doorvoer – Het maximum aantal afbeeldingen dat per tijdseenheid door het model wordt gepasseerd.
• Schaalbaarheid – Hoe het systeem omgaat met werkbelastingstoename.

Er zijn twee manieren om de trainingswerkbelasting te distribueren:

• Modelparallelisme – Lagen van het model gesplitst op verschillende apparaten. Delen van de graaf worden simultaan in training gebruikt.
• Dataparallelisme – Alle apparaten hebben een kopie van het hele model. Elk apparaat traint op verschillende monsters van data. De synchrone SGD (Stochastic Gradient Descent)-methode wordt geprefereerd.

TensorFlow Modelparallelisme

Om een deel van het model op een specifiek apparaat te plaatsen in TensorFlow, gebruik tf.device.

Bijvoorbeeld, splits 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 Modelparallelisme

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

Bijvoorbeeld, verplaats twee lineaire lagen naar twee verschillende GPUs:

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

TensorFlow Dataparallelisme

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

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

Na het compileren van het model met de wrapper, train het model zoals gebruikelijk.

PyTorch Dataparallelisme

Voor synchrone SGD in PyTorch, wrap het model in torch.nn.DistributedDataParallel na modelinitialisatie en stel het apparaatnummer rank in beginnend met nul:

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

6. Apparaatbeheer

Massale prestatiewijzigingen gebeuren bij het beheren van apparaten. Zowel PyTorch als TensorFlow passen neurale netwerken goed toe, maar de uitvoering is anders.

TensorFlow

TensorFlow schakelt automatisch over naar GPU-gebruik als een GPU beschikbaar is. Er is controle over GPUs en hoe ze benaderd worden. De GPU-versnelling is geautomatiseerd. Wat dit betekent is dat er geen controle is over geheugengebruik.

PyTorch

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

7. Use Cases voor Beide Deep Learning Platforms

TensorFlow en PyTorch werden eerst gebruikt in hun respectieve bedrijven. Sinds ze open source zijn geworden, zijn er veel use cases buiten Google en Facebook ook.

TensorFlow

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

• Zoekresultaten en autocomplete.
• Spraak-naar-tekst en stemtechnologie.
• Afbeeldingsherkenning en -classificatie.
• Machinetranslatiesystemen.
• Spamdetectie voor Gmail.

Er zijn veel use cases buiten Google ook. Bijvoorbeeld:

• Sinovation Ventures – Ziekteclassificatie en segmentatie met behulp van netvliesafbeeldingen.
• PayPal – Fraudedetectie met deep transfer learning en generatieve modeling.
• China Mobile – Deep learning systemen voor probleemdetectie in netwerken, geautomatiseerde cutover-tijdvenstervoorspelling en operatielogverificatie.

PyTorch

PyTorch werd eerst gebruikt bij Facebook door de Facebook AI Researchers Lab (FAIR). Facebook gebruikt PyTorch voor:

• Gezichtsherkenning en objectdetectie.
• Spamfiltering en fake news detectie.
• Newsfeed-automatisering en vriendensuggestiesysteem.
• Spraakherkenning.
• Machinetranslatiesystemen.

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

• CheXNet – Pneumonia-kansscorering en borst Röntgen-heatmap met behulp van convolutionele neurale netwerken.
• Tesla Autopilot – Real-time computervisie multitasking voor autonome voertuigen.
• Uber AI Labs PYRO – Probabilistische programmeertaal voor diep probabilistisch modelleren. Voorspelling en optimalisatie van matching klanten met chauffeurs, optimale routes en next-generation intelligente voertuigen.

Moet U PyTorch of TensorFlow Gebruiken?

PyTorch is de favoriete optie onder programmeurs en wetenschappelijke onderzoekers. De wetenschappelijke gemeenschap kiest PyTorch bij het kijken naar het aantal citaties. Met de recente implementatie- en productiefuncties is PyTorch een geweldige optie bij het gaan van onderzoek naar productie.

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

PyTorch en TensorFlow zijn krachtige deep learning-bibliotheken die intensief ontwikkelen. Vandaag de dag zijn er meer gelijkenissen dan verschillen tussen de twee en het schakelen van de ene naar de andere is een naadloos proces.