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Pytorch vs Tensorflow: ¿Con cual te quedas?

Tensorflow vs Pytorch: Todo lo que necesitas saber

Es necesario comprender la diferencia entre PyTorch y TensorFlow para comenzar un nuevo proyecto. Las bibliotecas juegan un papel crucial cuando los desarrolladores deciden trabajar en investigaciones de aprendizaje profundo o aprendizaje automático.

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Según una encuesta, hay 1.616 desarrolladores de ML y científicos de datos que usan PyTorch y 3.4 desarrolladores de ML que usan TensorFlow.

Compararemos ambos framework en función de los siguientes factores:

1)  El origen

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático que se basa en la biblioteca Torch. El grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook lo desarrolló para su aplicación, como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Es un software gratuito y de código abierto que se publica bajo la licencia BSD modificada .

Tensor flow también es un aprendizaje automático de código abierto, que inicialmente fue desarrollado por Google .

2) Características

PyTorch tiene varias características atractivas como:

  • Soporte nativo para Python
  • Gráficos de computación dinámica
  • Apoyos para CUDA

Estas características aseguran menos tiempo para ejecutar el código y aumentan el rendimiento.

Por otro lado, TensorFlow también ha distinguido y atraído características como TensorBoard, que será una gran opción al visualizar un modelo de aprendizaje automático. También proporciona TensorFlow Serving , que es un servidor grpc específico que se utiliza durante la implementación durante la producción.

3) Comunidad

PyTorch tiene una comunidad mucho menor que TensorFlow. TensorFlow es adoptado por muchos investigadores de diversos campos, como organización empresarial, académicos, etc.

En TensorFlow, es más fácil encontrar recursos o soluciones. Existe una gran cantidad de tutoriales, códigos y soporte en TensorFlow y PyTorch.

4) Nivel de API

Si hablamos de la API , entonces el TensorFlow es el mejor porque proporciona API de alto y bajo nivel . PyTorch proporciona una API de nivel inferior que se centra en el trabajo directo con expresión de matriz.

PyTorch ha ganado un gran interés en el último año y se ha convertido en una solución preferida para la investigación académica y la aplicación del aprendizaje profundo, lo que requiere optimizar la expresión personalizada.

5) Velocidad

PyTorch y TensorFlow son los dos framework de aprendizaje profundo más populares. PyTorch es adecuado si estamos trabajando en nuestro hogar y estamos implementando nuestro primer proyecto de aprendizaje profundo.

Pero TensorFlow se usa si estamos trabajando en nuestra oficina y tenemos un excelente conocimiento de proyectos de aprendizaje profundo. Si comparamos PyTorch y TensorFlow con su velocidad, entonces el marco proporciona un ritmo similar, que es rápido y adecuado para el rendimiento.

6) Popularidad

Según la popularidad, TensorFlow se usa ampliamente en lugar de PyTorch. Toda organización necesita una arquitectura simple y legible con el alto rendimiento de la ejecución de grandes conjuntos de datos. PyTorch es más joven que TensorFlow y ha crecido rápidamente en popularidad.

PyTorch permite la personalización, mientras que TensorFlow no. TensorFlow tiene la mayor actividad de GitHub, búsquedas en Google, artículos medianos, libros en Amazon y artículos ArXiv. Es utilizado por la mayoría de los desarrolladores y figura en la mayoría de las descripciones de trabajo en línea.

7) Tiempo de aceleración

PyTorch es un reemplazo de reemplazo habilitado por GPU para NumPy que equipa la funcionalidad de nivel superior para construir y entrenar la red neuronal profunda. Si estamos familiarizados con Python, NumPy y la abstracción de aprendizaje profundo, hace que PyTorch sea fácil de aprender.

Cuando escribimos el código TensorFlow, Python lo » compilará » en un gráfico y luego lo ejecutará el motor de ejecución TensorFlow. TensorFlow tiene algunos conceptos adicionales para aprender, como el gráfico, la sesión, el marcador de posición y el alcance variable. El tiempo de aceleración de TensorFlow es definitivamente más largo que PyTorch.

8) Cobertura

TensorFlow admite de forma nativa ciertas operaciones, como voltear un tensor a lo largo de una dimensión, verificar un tensor para Nan e infinito y transformadas rápidas de Fourier.

También tiene el paquete contrib que se usa para la creación de más modelos. Proporciona soporte para el uso de la funcionalidad de nivel superior y nos brinda un amplio espectro de opciones para trabajar.

PyTorch todavía tiene menos funciones implementadas, pero debido a toda la atención, se unirá muy pronto. PyTorch no es popular como TensorFlow entre los estudiantes y autónomos.

9) Despliegue

Ambos framework son fáciles de envolver para implementaciones del lado del servidor a pequeña escala. TensorFlow funciona bien para implementaciones móviles e integradas.

Se requiere una cantidad de trabajo no trivial en TensorFlow para implementarlo en Android e IOS . No tenemos que volver a escribir toda la porción de inferencia de nuestro modelo en C ++ o Java. PyTorch no se puede intercambiar en caliente fácilmente sin desactivar el servicio, pero TensorFlow puede hacerlo fácilmente.

10) Serialización

Los modelos de carga y guardado son muy simples con el marco. PyTorch tiene una API simple que puede encurtir a toda la clase si queremos o guardamos todos los pesos de un modelo.

En la serialización, la característica principal de TensorFlow es que todo el gráfico se puede guardar como un búfer de protocolo e incluye parámetros y operación también. Después de eso, el gráfico se cargará en otro lenguaje compatible, como Java y C ++.

TensorFlow es crítico para las pilas de implementación donde Python no es una opción. TensorFlow puede ser útil cuando cambia el código fuente del modelo, pero debería poder ejecutar modelos antiguos.

11) Construcción de gráficos y depuración

PyTorch tiene una naturaleza dinámica de todo el proceso de creación de un gráfico. Los gráficos se pueden construir mediante la interpretación de la línea de código que corresponde a ese aspecto particular del gráfico, de modo que esté completamente construido en tiempo de ejecución.

Con TensorFlow, la construcción del gráfico es estática y necesita una compilación. Después de eso, se ejecutará en el motor de ejecución que hemos mencionado anteriormente.

12) visualización

La visualización juega un papel importante mientras presentamos cualquier proyecto en una organización. Para visualizar modelos de aprendizaje automático, TensorFlow tiene TensorBoard, que ayuda durante el entrenamiento del modelo y detecta los errores rápidamente.

Es una representación en tiempo real de los gráficos del modelo que no solo muestra la representación gráfica, sino que también muestra los gráficos de precisión en tiempo real. Esta característica no se encuentra en PyTorch.

13) Arquitectura

Si compararemos PyTorch y TensorFlow con su arquitectura, entonces PyTorch tiene una arquitectura muy simple en lugar de TensorFlow. TensorFlow no es muy fácil de usar a pesar de que proporciona Keras como un marco que facilita el trabajo. Cuando comparamos PyTorch con TensorFlow, entonces tiene menos legibilidad.

14) Conjunto de datos

PyTorch se usa generalmente para modelos de bajo rendimiento, y un gran conjunto de datos, por otro lado, TensorFlow se usa para modelos de alto rendimiento, así como para el gran conjunto de datos.

TensorFlow juega un papel vital en la ejecución de grandes conjuntos de datos, lo que requiere una ejecución rápida. PyTorch es mucho más simple pero no se usa porque cada organización tiene un gran conjunto de datos para ejecución con alto rendimiento. PyTorch se usa cuando queremos ejecutar grandes conjuntos de datos con bajo rendimiento.

15) Documentación

PyTorch y TensorFlow están basados ​​en el lenguaje de programación Python. Las API de Python están bien documentadas, por lo que es típico encontrar la mejor.

Hay una cosa que hace que TensorFlow sea el mejor, que es que la biblioteca PyTorch C no está documentada. Sin embargo, esto solo importará al escribir una extensión C personalizada y tal vez si contribuye al software en general.

16) Administración de dispositivos

En TensorFlow, la administración de dispositivos es muy fácil, no tenemos que especificar nada porque hay valores predeterminados bien configurados.

En TensorFlow, si GPU está disponible, automáticamente supone que queremos ejecutar en GPU. La desventaja de la administración de TensorFlow es que consume toda la memoria en la GPU disponible, incluso si solo se está utilizando una.

Por otro lado, en PyTorch, incluso si CUDA está habilitado, aunque debemos mover explícitamente todo en el dispositivo. El código necesita verificaciones más frecuentes para CUDA y una administración de dispositivos más explícita.

17) Extensiones personalizadas

Vincular o construir extensiones personalizadas que están escritas en C, C ++ o CUDA es factible con ambos framework. Por supuesto, el TensorFlow necesita más código repetitivo, aunque es más limpio y admite múltiples tipos y dispositivos.

En PyTorch, simplemente podemos escribir una interfaz e implementación para versiones particulares de CPU y GPU.

Compilar las extensiones personalizadas es sencillo con ambos frameworks (PyTorch y TensorFlow). No es necesario descargar ningún encabezado o código fuente fuera de la instalación de pip.

Conclusión

Al final de esto, encontramos que PyTorch y TensorFlow son similares. PyTorch es muy pitónico y muy cómodo para trabajar. Tiene buen tiempo de aceleración y documentación, y es mucho más rápido que TensorFlow.

PyTorch tiene una comunidad más pequeña en comparación con TensorFlow, y faltan algunas herramientas útiles como TensorBoard, que hacen que TensorFlow sea el mejor en comparación con PyTorch.

Podemos usar ambos framework según nuestro gusto (lo que nos gustaría codificar) y de acuerdo con nuestros requisitos.

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