Dacă ești familiarizat cu domeniul învățării profunde, cu siguranță ai întâlnit de multe ori dezbaterea dintre PyTorch și TensorFlow.
PyTorch și TensorFlow se evidențiază ca două dintre cele mai utilizate cadre de lucru pentru învățarea profundă. Acest ghid îți oferă o analiză detaliată a principalelor caracteristici ale acestor două platforme, pentru a te ajuta să alegi cadrul potrivit pentru următorul tău proiect în inteligența artificială.
În acest articol, vom face o scurtă introducere a celor două cadre, PyTorch și TensorFlow, și vom sublinia caracteristicile cheie pe care le oferă fiecare.
Să începem!
Ce este PyTorch?
PyTorch este un cadru de lucru cu sursă deschisă, conceput pentru a construi modele de învățare automată și învățare profundă, aplicabile în diverse domenii, inclusiv procesarea limbajului natural și viziunea artificială.
Acest framework Pythonic, dezvoltat de Meta AI (fostul Facebook AI) în 2016, are la bază Torch, un pachet scris în limbajul Lua.
Recent, Meta AI a lansat PyTorch 2.0, o nouă versiune care oferă îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește antrenamentul distribuit, compilarea modelelor și suportul pentru rețelele neuronale grafice (GNN), printre altele.
Ce este TensorFlow?
Lansat în 2014, TensorFlow este un cadru de învățare automată end-to-end, open source, creat de Google. Acesta include instrumente pentru pregătirea datelor, implementarea modelelor și operațiuni MLOps.
Cu TensorFlow, beneficiezi de suport extins pentru dezvoltare pe multiple platforme și de funcționalități gata de utilizare pentru fiecare etapă a ciclului de viață al învățării automate.
PyTorch vs. TensorFlow
Atât PyTorch, cât și TensorFlow sunt cadre de lucru extrem de populare în comunitatea de învățare profundă. Ambele platforme oferă suport integrat pentru majoritatea aplicațiilor pe care dorești să le dezvolți.
Sursa imagine: star-history.com
În continuare, vom evidenția principalele caracteristici ale PyTorch și TensorFlow și vom identifica situațiile în care un cadru ar putea fi mai potrivit decât celălalt.
#1. Biblioteci de seturi de date și modele preantrenate
Un cadru eficient de învățare profundă ar trebui să includă o varietate de instrumente predefinite. De cele mai multe ori, nu este necesar să dezvolți un model de la zero. Poți utiliza modele preantrenate și le poți adapta la nevoile specifice ale proiectului tău.
Similar, este avantajos ca seturile de date frecvent utilizate să fie ușor accesibile. Acest lucru permite construirea rapidă a modelelor experimentale, fără a fi nevoie de implementarea unui sistem complex de colectare a datelor sau de importul și curățarea datelor din alte surse.
Ideal, cadrele de lucru ar trebui să ofere atât seturi de date, cât și modele preantrenate, pentru a facilita crearea rapidă a unui model de bază.
Seturi de date și modele PyTorch
PyTorch pune la dispoziție biblioteci precum `torchtext`, `torchaudio` și `torchvision` pentru sarcinile de NLP, audio și, respectiv, procesare a imaginilor. Prin urmare, atunci când utilizezi PyTorch, poți beneficia de seturile de date și modelele oferite de aceste biblioteci, printre care:
- `torchtext.datasets` și `torchtext.models` pentru seturi de date și procesare în domeniul procesării limbajului natural.
- `torchvision.datasets` și `torchvision.models` oferă seturi de date de imagini și modele preantrenate pentru sarcinile de viziune artificială.
- `torchaudio.datasets` și `torchaudio.models` pentru seturi de date audio, modele preantrenate și utilitare pentru învățarea automată pe date audio.
Seturi de date și modele TensorFlow
În plus, poți găsi atât modele PyTorch, cât și TensorFlow în HuggingFace Model Hub.
#2. Suport pentru implementare
În discuția despre PyTorch vs. TensorFlow, suportul pentru implementare joacă un rol crucial.
Un model de învățare automată care funcționează impecabil în mediul tău de dezvoltare locală reprezintă un început bun. Însă, pentru a obține valoare reală de la aceste modele, este esențial să le implementezi în producție și să le monitorizezi continuu.
În această secțiune, vom analiza funcționalitățile oferite de PyTorch și TensorFlow pentru a implementa modelele de învățare automată în producție.
TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlow Extended, sau TFX, este un cadru de implementare bazat pe TensorFlow. Oferă funcționalități pentru gestionarea și menținerea fluxurilor de lucru ale învățării automate, inclusiv validarea și transformarea datelor.
Cu TensorFlow Serving, poți implementa modele de învățare automată în medii de producție.
TorchServe
Există o percepție comună conform căreia PyTorch este preferat în cercetare, în timp ce TensorFlow este mai popular în industrie. Cu toate acestea, ambele cadre de lucru au câștigat popularitate în ambele domenii în ultimii ani.
Similar cu TensorFlow Serving, PyTorch oferă TorchServe, un framework ușor de utilizat pentru a facilita implementarea modelelor PyTorch în producție. De asemenea, poți utiliza TensorFlow Lite pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive mobile și alte dispozitive embedded.
Deși ambele cadre de lucru oferă suport pentru implementare, TensorFlow are un avantaj datorită suportului nativ pentru acest proces, fiind preferat în mediile de producție.
#3. Caracteristici pentru interpretarea modelelor
Modelele de învățare profundă sunt folosite în aplicații critice, cum ar fi cele din domeniul sănătății și financiar. Dacă aceste modele acționează ca niște „cutii negre”, generând doar predicții sau etichete fără o explicație clară, este dificil să înțelegem și să interpretăm rezultatele obținute.
Această problemă a dat naștere domeniului învățării automate interpretabile (sau ML explicabil), care propune metode pentru a explica funcționarea rețelelor neuronale și a altor modele de învățare automată.
Prin urmare, interpretarea modelelor este esențială pentru o mai bună înțelegere a rețelelor neuronale. Vom analiza caracteristicile oferite de PyTorch și TensorFlow în acest scop.
PyTorch Captum
PyTorch Captum, biblioteca pentru interpretarea modelelor PyTorch, oferă funcționalități diverse pentru analiza și explicarea predicțiilor modelului.
Aceste caracteristici includ metode de atribuire precum:
- Gradienți integrați
- LIME, SHAP
- DeepLIFT
- GradCAM și variantele sale
- Metode de atribuire a straturilor
TensorFlow Explain (tf-explain)
TensorFlow Explain (tf-explain) este o bibliotecă care oferă instrumente pentru interpretarea rețelelor neuronale, inclusiv:
- Gradienți integrați
- GradCAM
- SmoothGrad
- Gradienți vanilie și multe altele.
Am analizat caracteristicile pentru interpretare. În continuare, vom discuta un alt aspect important: confidențialitatea.
#4. Suport pentru învățarea automată cu protejarea confidențialității
Utilitatea modelelor de învățare automată depinde de accesul la date din lumea reală. Totuși, acest lucru poate compromite confidențialitatea datelor. În ultimii ani, au apărut progrese semnificative în tehnicile de învățare automată care protejează confidențialitatea, cum ar fi confidențialitatea diferențială și învățarea federată.
PyTorch Opacus
Antrenamentul privat diferențial asigură că datele individuale sunt protejate, menținând totodată capacitatea modelului de a învăța informații utile despre întregul set de date.
PyTorch Opacus îți permite să antrenezi modele cu confidențialitate diferențială. Pentru a afla mai multe despre implementarea acestui tip de antrenament, poți consulta introducerea în Opacus.
TensorFlow Federated
Învățarea federată elimină nevoia unei entități centralizate pentru colectarea și procesarea datelor. Într-un cadru federat, datele rămân în posesia proprietarului lor, facilitând o mai bună guvernanță a datelor.
TensorFlow Federated oferă funcționalități pentru a antrena modele de învățare automată pe date descentralizate.
#5. Ușurința în învățare
PyTorch este un cadru Pythonic de învățare profundă. Pentru a programa eficient în PyTorch, este necesară o cunoaștere intermediară a limbajului Python, incluzând o bună înțelegere a conceptelor de programare orientată pe obiecte, cum ar fi moștenirea.
Pe de altă parte, TensorFlow oferă acces la API-ul Keras, care abstractizează detaliile de implementare de nivel scăzut. Ca urmare, Keras ar putea fi mai ușor de utilizat, mai ales dacă ești începător în domeniul învățării profunde.
PyTorch vs. TensorFlow: o prezentare generală
Am discutat caracteristicile cheie ale PyTorch și TensorFlow. Iată o comparație concisă:
| Caracteristică | PyTorch | TensorFlow |
| Seturi de date și modele preantrenate | Biblioteci precum `torchtext`, `torchaudio`, și `torchvision` | Bibliotecă extinsă de seturi de date și modele preantrenate |
| Implementare | `TorchServe` pentru implementarea modelelor în producție | `TensorFlow Serving` pentru implementarea modelelor de învățare automată |
| Interpretarea modelelor | `PyTorch Captum` pentru interpretarea și explicabilitatea modelului | `TensorFlow Explain` pentru analiza predicțiilor |
| Învățarea automată cu protejarea confidențialității | `PyTorch Opacus` pentru antrenarea modelelor cu confidențialitate diferențială | `TensorFlow Federated` pentru învățarea pe date descentralizate |
Resurse de învățare
În final, vom analiza câteva resurse utile pentru a învăța PyTorch și TensorFlow. Aceasta nu este o listă completă, ci o selecție de resurse care te vor ajuta să te familiarizezi rapid cu aceste cadre de lucru.
#1. Învățare profundă cu PyTorch: un blitz de 60 de minute
Tutorialul „blitz de 60 de minute” de pe site-ul oficial PyTorch este o resursă excelentă pentru începători.
Acest tutorial te va ajuta să înțelegi elementele de bază ale Pytorch, cum ar fi tensorii și autograd, și să construiești o rețea neuronală simplă de clasificare a imaginilor folosind PyTorch.
#2. Învățare profundă cu PyTorch: de la zero la GAN
„Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs” de pe Jovian.ai este o altă resursă detaliată pentru învățarea deep learning cu PyTorch. În aproximativ șase săptămâni, vei învăța:
- Bazele PyTorch: tensori și gradienți
- Regresia liniară în PyTorch
- Construirea de rețele neuronale profunde, ConvNets și ResNets în PyTorch
- Construirea de rețele generative adversare (GAN)
#3. Curs complet TensorFlow 2.0
Dacă vrei să înțelegi TensorFlow, cursul complet TensorFlow 2.0 de pe canalul comunității freeCodeCamp îți va fi de mare ajutor.
#4. TensorFlow – Python Deep Learning Neural Network API de la DeepLizard
Un alt curs excelent TensorFlow pentru începători este cel oferit de DeepLizard. În acest curs, vei învăța elementele de bază ale învățării profunde, inclusiv:
- Încărcarea și preprocesarea seturilor de date
- Construirea rețelelor neuronale simple
- Construirea de rețele neuronale convoluționale (CNN)
Concluzie
În rezumat, acest articol a oferit o privire de ansamblu asupra PyTorch și TensorFlow. Alegerea cadrului optim va depinde de cerințele specifice ale proiectului tău. De asemenea, este important să iei în considerare suportul pentru implementare, explicabilitate și alte aspecte.
Ești un programator Python interesat de învățarea acestor cadre? Dacă da, poți începe cu una sau mai multe dintre resursele prezentate mai sus.
Dacă ești interesat de NLP, poți consulta această listă de cursuri de procesare a limbajului natural. Îți dorim o învățare eficientă!