PyTorch vs TensorFlow:comparação detalhada

A crescente popularidade do aprendizado profundo criou uma competição saudável entre as estruturas de aprendizado profundo. O PyTorch e o TensorFlow se destacam como duas das estruturas de aprendizado profundo mais populares. As bibliotecas estão competindo frente a frente para assumir a liderança como a principal ferramenta de aprendizado profundo.

O TensorFlow é mais antigo e sempre teve uma liderança por causa disso, mas o PyTorch alcançou nos últimos seis meses. Há muita confusão sobre como fazer a escolha certa ao escolher uma estrutura de aprendizado profundo para um projeto.

Este artigo compara o PyTorch com o TensorFlow e fornece uma comparação detalhada das duas estruturas.

PyTorch x TensorFlow:uma visão geral

Tanto o PyTorch quanto o TensorFlow acompanham o que a concorrência está fazendo. No entanto, ainda existem algumas diferenças entre as duas estruturas.

Observação: Esta tabela é rolável horizontalmente.

Biblioteca	PyTorch	TensorFlow 2.0
Criado por	FAIR Lab (Facebook AI Research Lab)	Equipe do Google Brain
Baseado em	Tocha	Theano
Produção	Foco em pesquisa	Foco no setor
Visualização	Visão	Tensorboard
Implantação	Serviço da tocha (experimental)	Serviço TensorFlow
Implantação móvel	Sim (experimental)	Sim
Gerenciamento de dispositivos	CUDA	Automatizado
Geração de gráfico	Modo dinâmico e estático	Modo ansioso e estático
Curva de aprendizado	Mais fácil para desenvolvedores e cientistas	Mais fácil para projetos no nível do setor
U ses casos	Facebook CheXNet Tesla Piloto automático Uber PIR	Google Sinovação Empreendimentos PayPal China Celular

1. Visualização

A visualização feita à mão leva tempo. O PyTorch e o TensorFlow possuem ferramentas para análise visual rápida. Isso facilita a revisão do processo de treinamento. A visualização também é ótima para apresentar resultados.

TensorFlow

Tensorboard é usado para visualizar dados. A interface é interativa e visualmente atraente. O Tensorboard fornece uma visão geral detalhada de métricas e dados de treinamento. Os dados são facilmente exportados e ficam ótimos para fins de apresentação. Os plugins também disponibilizam o Tensorboard para o PyTorch.

No entanto, o Tensorboard é complicado e complicado de usar.

PyTorch

PyTorch usa Visdom para visualização. A interface é leve e fácil de usar. Visdom é flexível e personalizável. O suporte direto para tensores PyTorch simplifica o uso.

O Visdom carece de interatividade e de muitos recursos essenciais para a visão geral dos dados.

2. Geração de gráfico

Existem dois tipos de geração de arquitetura de rede neural:

• Gráficos estáticos – Arquitetura de camada fixa. O mapa é gerado primeiro, depois os dados são enviados por ele.
• Gráficos dinâmicos – Arquitetura de camada dinâmica. O mapa é definido implicitamente com sobrecarga de dados.

TensorFlow

O TensorFlow usou gráficos estáticos desde o início. Os gráficos estáticos permitem a distribuição em várias máquinas. Os modelos são implantados independentemente do código. O uso de gráficos estáticos tornou o TensorFlow mais amigável à produção e flexível ao trabalhar com novas arquiteturas.

O TensorFlow adicionou um recurso que imita gráficos dinâmicos chamados de execução antecipada. O TensorFlow 2 é executado em execução antecipada por padrão. A geração de gráfico estático está disponível ao desativar a execução antecipada.

PyTorch

O PyTorch apresentou gráficos dinâmicos desde o início. Esse recurso colocou o PyTorch em competição com o TensorFlow.

A capacidade de alterar gráficos em movimento provou ser uma abordagem mais amigável para programadores e pesquisadores para a geração de redes neurais. Dados estruturados e variações de tamanho nos dados são mais fáceis de manusear com gráficos dinâmicos. O PyTorch também fornece gráficos estáticos.

3. Curva de aprendizado

A curva de aprendizado depende da experiência anterior e do objetivo final de usar o aprendizado profundo.

TensorFlow

O TensorFlow é a biblioteca mais desafiadora. As funções Keras tornam o TensorFlow mais fácil de usar. Geralmente, o TensorFlow é difícil de compreender para alguém que está começando no aprendizado profundo.

A razão por trás disso é a funcionalidade diversificada do TensorFlow. Há muitos recursos para explorar e descobrir. Isso é uma distração e redundante para um iniciante.

PyTorch

PyTorch é a biblioteca mais fácil de aprender. O código é mais fácil de experimentar se o Python estiver familiarizado. Existe uma abordagem Pythonic para criar uma rede neural no PyTorch. A flexibilidade do PyTorch significa que o código é amigável para experimentos.

O PyTorch não é tão rico em recursos, mas todos os recursos essenciais estão disponíveis. O PyTorch é mais simples de começar e aprender.

4. Implantação

A implantação é uma etapa de desenvolvimento de software importante para as equipes de desenvolvimento de software. A implantação de software disponibiliza um programa ou aplicativo para uso do consumidor.

TensorFlow

O TensorFlow usa Serviço TensorFlow para implantação do modelo. Exibição do TensorFlow é projetado para ambientes de produção e indústria em mente. A implantação é flexível e de alto desempenho com uma API de cliente REST. Exibição do TensorFlow integra-se bem com Docker e Kubernetes.

PyTorch

O PyTorch começou recentemente a resolver o problema de implantação. Serviço da tocha implanta modelos PyTorch. Existe uma API RESTful para integração de aplicativos. A API PyTorch é extensível para implantação móvel. Serviço da tocha integra-se com o Kubernetes.

5. Paralelismo e Treinamento Distribuído

Paralelismo e treinamento distribuído são essenciais para big data. As métricas gerais são:

• Aumento de velocidade – Relação da velocidade de um modelo sequencial (uma GPU) em comparação com a velocidade do modelo paralelo (várias GPUs).
• Produtividade – O número máximo de imagens passadas pelo modelo por unidade de tempo.
• Escalabilidade – Como o sistema lida com o aumento da carga de trabalho.

Há duas maneiras de distribuir a carga de trabalho de treinamento:

• Paralelismo de modelo – Camadas do modelo divididas em diferentes dispositivos. Partes do gráfico são usadas no treinamento simultaneamente.
• Paralelismo de dados – Todos os dispositivos têm uma cópia de todo o modelo. Cada dispositivo treina em diferentes amostras de dados. O método síncrono SGD (Stochastic Gradient Descent) é o preferido.

Paralelismo do modelo TensorFlow

Para colocar parte do modelo em um dispositivo específico no TensorFlow, use tf.device .

Por exemplo, divida duas camadas lineares em dois dispositivos GPU diferentes:

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)

Paralelismo do modelo PyTorch

Mova partes do modelo para diferentes dispositivos no PyTorch usando o nn.Module.to método.

Por exemplo, mova duas camadas lineares para duas GPUs diferentes:

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

Paralelismo de dados do TensorFlow

Para fazer SGD síncrono no TensorFlow, defina a estratégia de distribuição com tf.distribute.MirroredStrategy() e envolva a inicialização do modelo:

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

Depois de compilar o modelo com o wrapper, treine o modelo como de costume.

Paralelismo de dados PyTorch

Para SGD síncrono no PyTorch, envolva o modelo em torch.nn.DistributedDataParallel após a inicialização do modelo e defina a classificação do número do dispositivo começando com zero:

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

6. Gerenciamento de dispositivos

Grandes mudanças no desempenho acontecem ao gerenciar dispositivos. Tanto o PyTorch quanto o TensorFlow aplicam bem as redes neurais, mas a execução é diferente.

TensorFlow

O TensorFlow muda automaticamente para o uso da GPU se uma GPU estiver disponível. Há controle sobre as GPUs e como elas são acessadas. A aceleração da GPU é automatizada. O que isso significa é que não há controle sobre o uso da memória.

PyTorch

PyTorch usa CUDA para especificar o uso de GPU ou CPU. O modelo não funcionará sem especificações CUDA para uso de GPU e CPU. O uso da GPU não é automatizado, o que significa que há um melhor controle sobre o uso de recursos. O PyTorch aprimora o processo de treinamento por meio do controle da GPU.

7. Casos de uso para ambas as plataformas de aprendizado profundo

O TensorFlow e o PyTorch foram usados ​​pela primeira vez em suas respectivas empresas. Desde que se tornou código aberto, existem muitos casos de uso fora do Google e do Facebook também.

TensorFlow

Os pesquisadores do Google Brain Team usaram pela primeira vez o TensorFlow para projetos de pesquisa do Google. O Google usa o TensorFlow para:

• Resultados da pesquisa e preenchimento automático.
• Conversor de texto e tecnologia de voz.
• Reconhecimento e classificação de imagens.
• Sistemas de tradução automática.
• Detecção de spam para Gmail.

Existem muitos casos de uso fora do Google também. Por exemplo:

• Sinovation Ventures – Classificação e segmentação de doenças usando imagens de retinas.
• PayPal – Detecção de fraude com aprendizado de transferência profunda e modelagem generativa.
• China Celular – Sistemas de aprendizado profundo para detecção de problemas em redes, previsão automatizada de janelas de tempo de transição e verificação de logs de operação.

PyTorch

O PyTorch foi usado pela primeira vez no Facebook pelo Laboratório de Pesquisadores de Inteligência Artificial do Facebook (FAIR). O Facebook usa o PyTorch para:

• Reconhecimento facial e detecção de objetos.
• Filtragem de spam e detecção de notícias falsas.
• Automação de feed de notícias e sistema de sugestões de amigos.
• Reconhecimento de fala.
• Sistemas de tradução automática.

PyTorch é de código aberto. Agora existem muitos casos de uso fora do Facebook, como:

• CheXNet – Pontuação de probabilidade de pneumonia e mapa de calor de raio-X do tórax usando redes neurais convolucionais.
• piloto automático Tesla – Multitarefa de visão computacional em tempo real para veículos autônomos.
• Uber AI Labs PYRO – Linguagem de programação probabilística para modelagem probabilística profunda. Previsão e otimização da correspondência de clientes com motoristas, rotas ideais e veículos inteligentes de última geração.

Você deve usar PyTorch ou TensorFlow?

PyTorch é a opção favorita entre programadores e pesquisadores científicos. A comunidade científica prefere o PyTorch ao analisar o número de citações. Com os recursos recentes de implantação e produção, o PyTorch é uma ótima opção ao passar da pesquisa para a produção.

Organizações e startups geralmente usam o TensorFlow. Os recursos de implantação e produção dão ao TensorFlow uma boa reputação em casos de uso corporativo. A visualização com o Tensorboard também mostra uma apresentação elegante para os clientes.

PyTorch e TensorFlow são poderosas bibliotecas de aprendizado profundo que se desenvolvem intensamente. Hoje, há mais semelhanças do que diferenças entre os dois e mudar de um para o outro é um processo contínuo.