Logo Zephyrnet

PyTorch hoặc TensorFlow? So sánh các khuôn khổ Học máy phổ biến

Ngày:

bài viết được Tài trợ

 
PyTorch hoặc TensorFlow? So sánh các khuôn khổ Học máy phổ biến


 
Bạn có thể tự hỏi, với việc TensorFlow vẫn là một khuôn khổ nổi bật trong ngành học sâu, tại sao chúng tôi lại bận tâm viết một cuốn sách PyTorch về Học máy Python loạt, Học máy với PyTorch và Scikit-Learn. Trên thực tế, PyTorch đã trở thành khuôn khổ học tập sâu được sử dụng rộng rãi nhất trong cộng đồng học thuật và nghiên cứu. Để kiểm tra thêm vấn đề này, hãy để tôi cung cấp so sánh cập nhật và toàn diện hơn giữa PyTorch và TensorFlow.  

Đồ thị tính toán động

 
Hỗ trợ đồ thị tính toán động là một lợi thế của PyTorch so với TensorFlow. Các đồ thị tính toán trong PyTorch được xây dựng theo yêu cầu so với các bản sao TensorFlow tĩnh của chúng. Điều này làm cho PyTorch thân thiện hơn với gỡ lỗi: bạn có thể thực thi từng dòng mã trong khi có toàn quyền truy cập vào tất cả các biến. TensorFlow 2.0 áp dụng thực thi háo hức cũng đánh giá các hoạt động ngay lập tức, tương tự như PyTorch; tuy nhiên, nó phải trả giá bằng việc giảm hiệu quả và tốc độ.  

Tính sẵn có của mô hình hiện đại 

 
Các nhà nghiên cứu, các công ty khởi nghiệp bị hạn chế tài nguyên tính toán và các cá nhân thực hành thường sử dụng các mô hình State-of the-Art (SOTA) được đào tạo trước để học chuyển giao và tinh chỉnh. Kể từ đầu năm 2022, hầu hết các mô hình SOTA đều ở PyTorch, ví dụ: 

Rõ ràng, PyTorch là người chiến thắng ở khía cạnh tính sẵn có của mô hình. 

Triển khai sản xuất

  
Trong khi PyTorch thống trị trong lĩnh vực nghiên cứu, TensorFlow đã trưởng thành hơn về mặt triển khai sản xuất do khung triển khai mạnh mẽ của nó. Bạn có thể dễ dàng triển khai các mô hình trên máy chủ bằng cách sử dụng TensorFlow Serving và sử dụng TensorFlow Extended (TFX) để tạo và quản lý các đường ống đầu cuối. Hơn nữa, TensorFlow Lite (TFLite) tối ưu hóa các mô hình để phục vụ trên các thiết bị di động và IoT.  

Triển khai các mô hình PyTorch được sử dụng để dựa vào các API của bên thứ ba. PyTorch đã thu hẹp khoảng cách trong việc triển khai sản xuất trong những năm gần đây. Các công cụ triển khai gốc TorchServe và PyTorch Live được phát hành vào khoảng năm 2020. TorchServe là một công cụ tuyệt vời để triển khai các mô hình PyTorch được đào tạo mà không cần phải viết mã tùy chỉnh. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh dễ sử dụng và hỗ trợ phân phối nhẹ trên quy mô lớn trên nhiều môi trường, bao gồm Amazon SageMaker, EKS và Kubernetes. PyTorch Live nhắm mục tiêu đến các thiết bị di động, tương tự như TFLite. 

Lời cuối cùng: Tôi Nên Chọn Cái nào?

 
Không có câu trả lời chắc chắn cho điều này. Tuy nhiên, đối với người mới bắt đầu ML hoặc DL, PyTorch có một đường cong học tập dễ dàng hơn vì nó thân thiện hơn với Pythonic và gỡ lỗi và đơn giản hơn khi xử lý dữ liệu. Mặt khác, TensorFlow có thể chỉ ra một đường cong học tập dốc hơn do các triển khai cấp thấp của cấu trúc mạng nơ-ron. Mặc dù TensorFlow có API Keras cấp cao, giúp dễ dàng bắt đầu học các khái niệm cơ bản, nhưng PyTorch có sự cân bằng tốt giữa việc dễ sử dụng và dễ tùy chỉnh hơn Keras. 

Với danh tiếng của họ trong học viện và ngành, nếu bạn nghiên cứu nhiều hơn, PyTorch có thể là lựa chọn đầu tiên của bạn trừ khi bạn đang nghiên cứu về học tăng cường. Trong trường hợp này, TensorFlow có một mô-đun hiện tượng (https://www.tensorflow.org/agents/overview) được thiết kế cho các dự án như vậy. 

Học máy với PyTorch và Scikit-Learn có sẵn trên Amazon.com và gói trang mạng. Nhận bản sao của bạn ngay hôm nay và khám phá các khuôn khổ, mô hình và kỹ thuật dành cho máy móc để học từ dữ liệu. 
 

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img