Фреймворки для разработки нейросетей оснащены библиотеками и готовыми функциями, которые позволяют с нуля создавать сложные алгоритмы. Они оптимизируют процесс разработки и позволяют интегрировать ИИ в различные платформы и приложения. TensorFlow и PyTorch – одни из самых популярных фреймворков. В статье разберём их функционал и особенности.
PyTorch
PyTorch – бесплатный инструмент, основанный на библиотеке Torch, который был выпущен в 2016 году. Он сразу получил популярность благодаря гибкости и простоте использования.
PyTorch используется для машинного обучения, с помощью которого можно создавать модели для разных целей, включая компьютерное зрение, понимание языка, распознавание речи. 
Основные особенности:
-
Динамический вычислительный график (Autograd) обеспечивает большую гибкость в построении нейронных сетей. Она динамически подстраивается под изменения и обновления в процессе обучения.
-
Pythonic Nature. PyTorch понятен и доступен для программистов Python. Использование всех преимуществ Python делает процесс разработки максимально удобным и естественным.
-
Многочисленные библиотеки и инструменты: PyTorch предоставляет комплексную экосистему для глубокого обучения, включая библиотеки для компьютерного зрения (TorchVision) и обработки естественного языка (TorchText).
-
Поддержка ускорения графического процессора. PyTorch эффективно использует аппаратное ускорение графического процессора, благодаря чему он подходит для высокопроизводительного обучения моделей.
-
Сильная поддержка сообщества и отрасли. PyTorch постоянно развивается благодаря активному участию академических исследователей и отраслевых специалистов.
PyTorch может использоваться для плавной миграции и разработки сложных задач и архитектур, применяться в обработке видео, для взаимодействия с клиентами и улучшений в сфере обслуживания, участвовать в разработке лекарственных препаратов.
Инструмент подходит для студентов, преподавателей и исследователей, для разработчиков Python, для новичков в сфере разработки ИИ.
TensorFlow
TensorFlow — мощный инструмент с открытым исходным кодом, разработанный Google для машинного обучения и исследований нейронных сетей. Был запущен в 2015 году.
Он может работать почти на любом устройстве и имеет обширную библиотеку, в которой содержится всё не обходимое для машинного обучения.
Основные особенности:
-
Графовые вычисления: Операции представлены в виде узлов в графе потоков данных, что позволяет эффективно использовать ресурсы CPU и GPU.
-
Масштабируемость. Может работать как на ПК, так и в крупномасштабных распределенных системах.
-
Универсальный API. TensorFlow предоставляет несколько уровней абстракции, поэтому им равно могут пользоваться как новички, так и эксперты.
-
TensorBoard. Инструмент визуализации, который помогает в понимании и отладке моделей.
-
Широкое внедрение и поддержка сообщества. Продукт широко применяется в промышленности и академических кругах, поэтому поддерживается большим количеством разработчиков и исследователей.
TensorFlow может использоваться в разных сферах от распознавания речи и поиска фотографий до перевода в реальном времени, а также применяться для поиска лекарств и геномном секвенировании.
Инструмент подходит для отраслей и разработчиков, которые занимаются развертыванием масштабируемых и оптимизированных моделей в производстве, может применяться в сфере обработки больших наборов данных и сложных архитектур нейросетей, а также для проектов, где модели развертываются на мобильных устройствах.
Сравнение инструментов
Оба инструмента популярны и имеют свои преимущества. Рассмотрим их сильные и слабые стороны в определённых сферах:
1. Простота и удобство использования.
PyTorch хорошо подходит для новичков благодаря простоте синтаксиса и лёгкости построения нейронных сетей. Особенно инструмент понравится разработчикам на Python, так как он основан именно на данном языке программирования. Удобно, что изменения можно вносить по ходу работы.
TensorFlow ранее был посложнее для старта, но с появлением Keras интерфейс стал удобнее и понятнее для новичков. Но всё же несколько уступает в этом PyTorch. Кроме того, он менее гибок, так как архитектуру модели нужно определить до начала вычислений. Зато с его помощью можно более прямолинейно оптимизировать модели, что означает более высокую производительность в масштабе.
2. Скорость и эффективность
PyTorch и TensorFlow работают примерно с одинаковой скоростью. Но TensorFlow несколько опережает по эффективности использования GPU за счёт своей статической графовой природы. Также TensorFlow более эффективен в использовании памяти, особенно, когда речь идёт о крупных и сложных моделях.
3. Масштабируемость
PyTorch имеет более высокую масштабируемость, лучше подходит для крупномасштабных приложений. Он поддерживает распределенное обучение, умеет обрабатывать крупномасштабные развертывания. TensorFlow тоже отлично масштабируется, эффективен в проектах, связанных с большими наборами данных и сложными архитектурами нейросетей.
Так что по этому пункту оба обладают высокой производительностью и масштабируемостью. TensorFlow имеет преимущество в оптимизации и управлении ресурсами, PyTorch обеспечивает гибкость. Поэтому при выборе инструмента нужно смотреть на конкретный проект, задачи и потребности.
4. Практическая применимость.
PyTorch, за счёт своей гибкости, хорошо подходит для исследований и прототипирования, но модели могут получаться менее оптимизированными, чем с TensorFlow. TensorFlow подходит для производственных сред, так как модели там должны быть масштабируемыми и высокооптимизированными. Но это снижает процесс работы, что плохо для целей экспериментирования.
5. Сообщество и поддержка
PyTorch имеет большое фанатское сообщество, в которое входят исследователи и люди из академических круго, они являются активными участниками тематических форумов и GitHub. Ежегодно проходят конференции и встречи разработчиков PyTorch, выходят учебные пособия.
TensorFlow, поддерживается Google, у него крупное устоявшееся сообщество, в которое входят как индивидуальные разработчики, так и целые корпорации. Сообщество TensorFlow создает тематические ресурсы, подробную документацию, руководства и публикует решения распространенных проблем.
Заключение
PyTorch, и TensorFlow не зря стали наиболее популярными фреймворками. Они имеют множество преимуществ и подходят для решения разных задач. Какой из них выбрать?
PyTorch хорош, благодаря динамическим графам вычислений. TensorFlow, в свою очередь, радуетс большим количеством библиотек, но изучать его сложнее. В конечном итоге, выбор между инструментами будет зависеть от того, какие приоритетные потребности именно у вашего проекта.
