Ce cadru de învățare profundă să utilizați?

Dacă sunteți familiarizat cu învățarea profundă, probabil că veți fi auzit expresia PyTorch vs. TensorFlow de mai multe ori.

PyTorch și TensorFlow sunt două dintre cele mai populare cadre de învățare profundă. Acest ghid prezintă o imagine de ansamblu cuprinzătoare a caracteristicilor importante ale acestor două cadre – pentru a vă ajuta să decideți ce cadru să utilizați – pentru următorul dvs. proiect de deep learning.

În acest articol, vom introduce mai întâi cele două cadre: PyTorch și TensorFlow. Și apoi rezumați caracteristicile pe care le oferă.

Sa incepem!

Ce este PyTorch?

PyTorch este un cadru open-source pentru construirea modelelor de învățare automată și de învățare profundă pentru diverse aplicații, inclusiv procesarea limbajului natural și învățarea automată.

Este un framework Pythonic dezvoltat de Meta AI (decât Facebook AI) în 2016, bazat pe Torch, un pachet scris în Lua.

Recent, Meta AI a lansat PyTorch 2.0. Noua versiune oferă un suport mai bun pentru instruire distribuită, compilare de modele și rețele neuronale grafice (GNN), printre altele.

Ce este TensorFlow?

Introdus în 2014, TensorFlow este un cadru de învățare automată end-to-end open source de la Google. Vine cu funcții pentru pregătirea datelor, implementarea modelului și MLOps.

Cu TensorFlow, beneficiați de asistență pentru dezvoltare pe mai multe platforme și asistență gata de fabricație pentru toate etapele ciclului de viață al învățării automate.

PyTorch vs. TensorFlow

Atât PyTorch, cât și TensorFlow sunt cadre super populare în comunitatea de deep learning. Pentru majoritatea aplicațiilor la care doriți să lucrați, ambele cadre oferă suport încorporat.

Sursa imagine: star-history.com

Aici, vom rezuma caracteristicile cheie ale PyTorch și TensorFlow și vom identifica, de asemenea, cazuri de utilizare în care ați putea prefera un cadru în detrimentul celuilalt.

19 cele mai bune platforme de minerit de criptomonede [High Performing Pool]

#1. Biblioteca de seturi de date și modele preantrenate

Un cadru de învățare profundă ar trebui să vină cu bateriile incluse. De multe ori, nu ați dori să codificați un model de la zero. Mai degrabă, puteți utiliza modele pre-antrenate și le puteți regla fin la cazul dvs. de utilizare.

În mod similar, am dori ca seturile de date utilizate în mod obișnuit să fie ușor disponibile. Acest lucru ne-ar permite să construim rapid modele experimentale fără a fi nevoie să configuram o conductă de colectare a datelor sau să importam și să curățăm date din alte surse.

În acest scop, am dori ca aceste cadre să vină atât cu seturi de date, cât și cu modele preantrenate, astfel încât să putem obține un model de bază mult mai rapid.

Seturi de date și modele PyTorch

PyTorch are biblioteci precum torchtext, torchaudio și torchvision pentru sarcini NLP, audio și, respectiv, de procesare a imaginii. Deci, atunci când lucrați cu PyTorch, puteți utiliza seturile de date și modelele furnizate de aceste biblioteci, inclusiv:

torchtext.datasets și torchtext.models pentru seturi de date și procesare pentru sarcini de procesare a limbajului natural
torchvision.datasets și torchvision.models oferă seturi de date de imagine și modele pregătite în prealabil pentru sarcini de viziune computerizată
torchaudio.datasets și torchaudio.models pentru seturi de date și greutăți de model preantrenate și utilități pentru învățarea automată pe audio

Seturi de date și modele TensorFlow

În plus, puteți căuta atât modelele PyTorch, cât și TensorFlow în HuggingFace Model Hub.

#2. Suport pentru implementare

În dezbaterea PyTorch vs. TensorFlow, suportul pentru implementare ocupă adesea centrul.

Un model de învățare automată care funcționează excelent în mediul dvs. de dezvoltare locală este un bun punct de plecare. Cu toate acestea, pentru a obține valoare din modelele de învățare automată, este important să le implementați în producție și să le monitorizați continuu.

În această secțiune, vom arunca o privire asupra funcțiilor pe care atât PyTorch, cât și TensorFlow le oferă pentru a implementa modele de învățare automată în producție.

TensorFlow Extended (TFX)

TensorFlow Extended, abreviat ca tfx, este un cadru de implementare care se bazează pe TensorFlow. Oferă funcționalități care vă ajută să orchestrați și să mențineți conductele de învățare automată. Oferă funcții pentru validarea și transformarea datelor, printre altele.

Cu TensorFlow Serving, puteți implementa modele de învățare automată în medii de producție.

TorchServe

Există o părere comună că PyTorch este popular în comunitatea de cercetare, în timp ce TensorFlow este popular în industrie. Cu toate acestea, recent, ambele cadre au găsit o utilizare pe scară largă.

8 Șabloane și generatoare de propuneri cu cea mai bună valoare pentru marca dvs

La fel ca TensorFlow Serving, PyTorch oferă TorchServe, un cadru ușor de utilizat, care facilitează servirea modelelor PyTorch în producție. În plus, puteți utiliza și TensorFlow Lite pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive mobile și alte dispozitive de vârf.

În ciuda ambelor cadre care oferă suport pentru implementare, TensorFlow acceptă nativ implementarea modelului. Este, prin urmare, alegerea preferată în mediile de producție.

#3. Caracteristici pentru interpretabilitatea modelului

Puteți construi modele de învățare profundă pentru aplicații utilizate în domenii precum sănătatea și finanțele. Dar dacă modelele sunt cutii negre care scot o anumită etichetă sau predicție, există o provocare de a interpreta predicțiile modelului.

Acest lucru a condus la învățarea automată interpretabilă (sau ML explicabilă) pentru a veni cu abordări pentru a explica funcționarea rețelelor neuronale și a altor modele de învățare automată.

Prin urmare, interpretabilitatea este foarte importantă pentru învățarea profundă și pentru o mai bună înțelegere a funcționării rețelelor neuronale. Și vom vedea ce caracteristici oferă PyTorch și TensorFlow pentru același lucru.

PyTorch Captum

PyTorch Captum, biblioteca de interpretabilitate a modelului pentru PyTorch, oferă mai multe caracteristici pentru interpretabilitatea modelului.

Aceste caracteristici includ metode de atribuire precum:

Gradienți integrati
LIM, SHAP
DeepLIFT
GradCAM și variante
Metode de atribuire a straturilor

TensorFlow Explain (tf-explain)

Tensorflow Explain (tf-explain) este o bibliotecă care oferă funcționalități pentru interpretabilitatea rețelei neuronale, inclusiv:

Gradienți integrati
GradCAM
SmoothGrad
Gradienți de vanilie și multe altele.

Până acum, am văzut caracteristicile pentru interpretabilitate. Să trecem la un alt aspect important – confidențialitatea.

#4. Suport pentru învățarea automată cu păstrarea confidențialității

Utilitatea modelelor de învățare automată depinde de accesul la datele din lumea reală. Cu toate acestea, acest lucru vine cu dezavantajul că confidențialitatea datelor este pierdută. Recent, au existat progrese semnificative în ceea ce privește tehnicile de învățare automată care păstrează confidențialitatea, cum ar fi confidențialitatea diferențială și învățarea federată.

PyTorch Opacus

Pregătirea modelului privat diferențial asigură că înregistrările individuale, în timp ce învață în continuare informații utile despre setul de date în ansamblu.

Și PyTorch Opacus vă permite să antrenați modele cu confidențialitate diferențială. Pentru a afla cum să implementați formarea modelului privat diferit, consultați introducerea la Opacus.

TensorFlow Federated

Învățarea federată elimină necesitatea unei entități centralizate de colectare și procesare a datelor. Într-un cadru federat, datele nu părăsesc niciodată proprietarul sau premisa. Prin urmare, învățarea federată facilitează o mai bună guvernare a datelor.

Cum funcționează noua bibliotecă de aplicații pe iPhone

TensorFlow Federated oferă funcționalități pentru a antrena modele de învățare automată pe date descentralizate.

#5. Ușurința de a învăța

PyTorch este un cadru Pythonic de învățare profundă. Codarea confortabilă în PyTorch necesită cunoștințe intermediare Python, inclusiv o bună înțelegere a conceptelor de programare orientată pe obiecte, cum ar fi moștenirea.

Pe de altă parte, cu TensorFlow, puteți utiliza API-ul Keras. Acest API de nivel înalt abstrage unele dintre detaliile de implementare de nivel scăzut. Ca rezultat, dacă abia începi să construiești modele de învățare profundă, s-ar putea ca Keras să fie mai ușor de utilizat.

PyTorch vs. TensorFlow: o prezentare generală

Până acum, am discutat despre caracteristicile PyTorch și TensorFlow. Iată o comparație cuprinzătoare:

FeaturePyTorchTensorFlowDatasets și modele pre-antrenate în torchtext, touch audio și torchvisionBibliotecă de seturi de date și modele pre-antrenateSeturi de date și modele pre-antrenate în torchtext, torchaudio și torchvisionDeploymentTorchServe pentru deservirea modelelor de învățare automată TensorFlow-Model de interpretare și interpretare de confidențialitate TensorFlow-TorchVision. Păstrarea învățării automate PyTorch Opacus pentru formarea modelului diferențial privat.

Resurse de învățare

În cele din urmă, să încheiem discuția noastră examinând câteva resurse utile pentru a învăța PyTorch și TensorFlow. Aceasta nu este o listă exhaustivă, ci o listă de resurse alese cu atenție, care vă vor face rapid să vă familiarizați cu aceste cadre.

#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 pentru a învăța PyTorch.

Acest tutorial vă va ajuta să utilizați elementele fundamentale ale Pytorch, cum ar fi tensorii și autograful, și să construiți o rețea neuronală de bază de clasificare a imaginilor cu PyTorch.

#2. Învățare profundă cu PyTorch: zero la GAN

Deep Learning cu PyTorch: Zero to GANs de Jovian.ai este o altă resursă cuprinzătoare pentru învățarea deep learning cu PyTorch. Pe parcursul a aproximativ șase săptămâni, puteți 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 doriți să înțelegeți TensorFlow, Cursul complet TensorFlow 2.0 de pe canalul comunității freeCodeCamp vă va fi de ajutor.

#4. TensorFlow – Python Deep Learning Neural Network API de la DeepLizard

Un alt curs excelent TensorFlow pentru începători este de la DeepLizard. În acest curs TensorFlow, prietenos pentru începători, veți învăța elementele de bază ale învățării profunde, inclusiv:

Încărcarea și preprocesarea seturilor de date
Construirea rețelelor neuronale de vanilie
Construirea de rețele neuronale convoluționale (CNN)

Concluzie

În rezumat, acest articol v-a ajutat să obțineți o prezentare generală la nivel înalt a PyTorch și TensorFlow. Alegerea cadrului optim va depinde de proiectul la care lucrați. În plus, acest lucru ar necesita să luați în considerare suportul pentru implementare, explicabilitate și multe altele.

Ești un programator Python și dorești să înveți aceste cadre? Dacă da, vă puteți gândi să explorați una sau mai multe dintre resursele partajate mai sus.

Și dacă sunteți interesat de NLP, consultați această listă de cursuri de procesare a limbajului natural pe care să le urmați. Învățare fericită!