TensorFlow vs. PyTorch: Die Wahl Ihres ML-Frameworks

Auf einen Blick: TensorFlow und PyTorch sind führende Machine-Learning-Frameworks, jeweils mit einzigartigen Stärken. TensorFlow ist weit verbreitet und lässt sich gut mit Google Cloud integrieren, während PyTorch für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit mit Python bekannt ist.

TensorFlow bietet umfangreiche Unterstützung und Ressourcen aus der Community.
PyTorch wird für dynamische Berechnungen und seine pythonische Syntax bevorzugt.

Unter den am häufigsten verwendeten Machine-Learning-(ML)-Frameworks sind zwei sehr beliebt:

PyTorch ist Facebooks ML-Paket
TensorFlow stammt von Google

Beide ermöglichen es, Machine-Learning-Modelle zu erstellen, beide haben einfache Standardmodelle und sind hochgradig anpassbar. Egal, ob Sie neu im Bereich eines Experten sind – diese Bibliotheken erfüllen all Ihre Anforderungen – vom Testen bis zur Bereitstellung. Werfen wir einen Blick auf die Unterschiede zwischen beiden.

Hinweis: Für diejenigen, die eine Programmiersprache wählen möchten: Beide Bibliotheken sind in Python geschrieben. Im Bereich maschinelles Lernen ist die Richtung, die ihr einschlagen wollt, Python zu lernen ist ein gemeinsamer Nenner. TensorFlow hat jetzt TensorFlow JS, also kann es auch mit JavaScript verwendet werden.

Anfang

TensorFlow ist älter und weit verbreiteter. Anfangs gab es viel mehr Community-Unterstützung und Tutorials im Web, aber PyTorch hat aufgeholt. Es gibt jetzt umfangreiche Dokumentation für beides, sodass das Erlernen eines davon nicht leichter sein wird als das andere. Der Schlüssel ist, einfach anzufangen.

Auch beim Modellieren muss man selten von Grund auf neu anfangen. Man findet sowohl vorgefertigte Modelle als auch Modelle mit vortrainierten Gewichten:

TensorFlow hat einen Modellgarten oder Keras
PyTorch hat seinen PyTorch-Hub
Huggingface.co hat ein gutes Original beider

Huggingface ist ebenfalls eine großartige ML-Community, die sowohl PyTorch- als auch TensorFlow-Modelle austauschbar nutzt (sie haben buchstäblich ein Werkzeug , um Modelle und Gewichte zwischen den beiden zu konvertieren), und ihr neuer Hugging Face-Kurs kann dir zeigen, wie du mit Machine Learning anfängst.

Weitere Ressourcen umfassen:

PyTorch-Tutorials
TensorFlow-Tutorials
Repository der TensorFlow-Demos auf Colab (Bonus: Nutze Googles Colab Notebooks für eine kostenlose GPU zum Training deiner Modelle)

Code-Stil

Der Code für jede sieht unterschiedlich aus. PyTorch ist eher pythonisch und verwendet die objektorientierten Programmierungsstile. TensorFlow hat es Programmierern leicht gemacht, aber dadurch einige der üblichen Programmierarten entfernt, an die Entwickler gewöhnt sind.

Tensoren

Beide Rahmenwerke verwenden:

Tensoren, um Daten an seine Modelle weiterzugeben
Graphen zur Definition ihrer Modelle

TensorFlow verfügt über einen statisch definierten Graphen, der dem Benutzer über die Befehle tf.session und tf. Platzhalter zugänglich gemacht wird. PyTorch hat dynamisch definierte Graphen, die für einige komplexere Modelle nützlich sind. TensorFlow Fold ermöglicht Dynamik.

Vergleich von TensorFlow mit PyTorch

Kommen wir nun zu einem Vergleich beider Frameworks.

Leistungstests

Anfang 2020 standardisierte OpenAI auf PyTorch. Sie fanden es einfacher und schneller, neue Ideen zu testen.

PyTorch meldet langsamere Trainingszeiten, was angesichts einiger Modelle dieser Firmen Tausende von Rechenstunden in Anspruch nehmen kann, sodass die Trainingszeit direkt mit den Kosten verbunden ist. PyTorch verbraucht während des Trainings tendenziell mehr Speicher.

Genauigkeit

Beide Modell-Frameworks können die gleiche Genauigkeit erreichen. (Ein Vergleich zweier beliebter Machine-Learning-Frameworks)

Dieser Vergleich ist etwas veraltet (2017), aber laut einem Bericht scheinen seine Ergebnisse weiterhin zu gelten.

Verteilte Ausbildung

Verteiltes Training wird für große Modelle immer unverzichtbarer. Die große Idee ist, ein Modell auf einem Kubernetes-Cluster zu trainieren. Auf PyTorch ist die Implementierung eines verteilten Trainingsmodells einfach:

    import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
dist.init_process_group("nccl", world_size=2)
model = DistributedDataParallel(
        model)

Bei TensorFlow musst du viel selbst programmieren.

Bereitstellung von Modellen

Modelle sind großartig für Forschungs- und Backend-Zwecke, aber sie müssen auch in der Welt funktionieren. Das bedeutet, dass das Modell und seine Gewichte entweder erhalten müssen:

Geladen auf einem mobilen oder Edge-Gerät
In eine API umgewandelt, damit sie für Schlussfolgerungen genutzt werden kann

Anfangs war TensorFlow das beste Framework dafür, aber im Laufe der Zeit können beide Frameworks genutzt werden, um Modelle in die Produktion einzusetzen, und es gibt reichlich Dokumentation dazu, wie das geht.

Da Google nun sein eigenes Cloud-Framework hat, kann TensorFlow, wenn Sie Google Cloud verwenden, ziemlich einfach in Googles Dienste integriert werden, zum Beispiel indem ein TF Lite-Modell auf seinem Firestore-Konto gespeichert und das Modell an eine mobile Anwendung bereitgestellt wird. Obwohl einige der TF-Modelle gut mit Googles Diensten integriert sind, gibt es auch viele Workarounds, um PyTorch-Modelle zum Laufen zu bringen.

TensorFlow verfügt über TensorBoard , mit dem Sie mehrere Aspekte rund um das Machine-Learning-Modell sehen können, vom Modellgraphen bis zur Verlustkurve. Es bietet viele Möglichkeiten, Ihr Modell zu erkunden, wie Sie sehen können:

(Quelle)

PyTorch hat kein natives Visualisierungstool. Stattdessen gibt es ein Graphenvisualisierungspaket namens Visdom.

Datenvisualisierung

Falls nötig, gibt es eine Möglichkeit, deine PyTorch-Modelle auf Tensorboard anzuzeigen.

Damit ist dieser Vergleich von TensorFlow und PyTorch abgeschlossen. Durchstöbern Sie den Leitfaden, um mehr zu erfahren.

Workflow-Orchestrierung

Mainframe-Vereinfachung

Beliebte Reiseziele

TensorFlow vs. PyTorch: Die Wahl Ihres ML-Frameworks