PyTorch與TensorFlow的優點和缺點

轉載自：冷凍工廠

深度學習框架是簡化人工神經網絡 (ANN) 開發的重要工具，并且其發展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脫穎而出，各自在不同的機器學習領域占有一席之地。但如何為特定項目確定理想的工具呢？本綜合指南[1]旨在闡明它們的優點和缺點。

01起源

· TensorFlow：誕生于 Google Brain 團隊的大腦，TensorFlow 從專有工具轉變為開源。作為一個端到端平臺，它提供從基本算術運算到神經網絡部署的一切。其適應性體現在與CPU、GPU、TPU、移動設備等平臺的兼容性上。值得注意的是，谷歌、Uber 和微軟等行業巨頭已將 TensorFlow 集成到他們的運營中。

· PyTorch：PyTorch 于 2016 年推出，通過將用戶友好性與高性能相結合而引起了共鳴。其 Pythonic 設計方法和動態計算圖使其成為研究社區的首選。主要用 C++ 開發，其效率非常顯著，并且在 Tesla Autopilot 和 Uber 的 Pyro 等平臺中的采用進一步證明了其功能。

02優勢

2.1 TensorFlow

· 豐富的生態系統：其全面的庫和工具使 TensorFlow 成為機器學習任務的整體解決方案。

· 多功能性：它的兼容性擴展到多種語言，包括 C++、JavaScript 和 Python。

· TensorBoard：一種直觀的工具，提供可視化功能，可簡化神經網絡檢查和調試。

2.2 PyTorch

· 以用戶為中心：其以 Python 為中心的特性確保了與 Python 代碼的無縫集成，這使其對數據科學家極具吸引力。

· 動態計算圖：PyTorch 對動態計算圖的支持允許對模型進行實時調整。

· 輕松的多 GPU 支持：使用 PyTorch，數據并行性和計算任務的分配并不復雜。

03流行趨勢

一段時間內 PyTorch 和 TensorFlow 之間流行度的動態變化可以與這些框架領域的重大事件和里程碑聯系起來：

· TensorFlow的初始受歡迎程度：在我們時間線的早期階段，TensorFlow 在受歡迎程度方面具有明顯的優勢。這可以歸功于谷歌的大力支持及其廣泛的工具，可以滿足初學者和專業人士的需求。

· PyTorch的崛起：展望未來，PyTorch 開始獲得動力。許多人發現它的方法對于研究和實驗來說更加靈活，在吸引注意力方面發揮了作用。此外，隨著 PyTorch 獲得更多資源和支持，其用戶群也在增長。

· 最近的情況：到最后，PyTorch 和 TensorFlow 都已經在機器學習領域占據了自己的角色。對于那些尋求大規模部署和行業解決方案的人來說，TensorFlow 仍然是一個不錯的選擇。PyTorch 因其強調靈活性而受到許多人的歡迎，特別是在研究領域。

04局限

4.1 TensorFlow

· 復雜性：雖然多功能性是一種優勢，但它可能會帶來一些復雜性，這可能會讓一些人望而生畏。

· 死板：一旦設置了計算圖，進行更改并不簡單。

· 有限的初始 GPU 語言支持：早期的 TensorFlow 版本有 GPU 和語言限制。

4.2 PyTorch

· 生產環境：雖然 PyTorch 在研究方面表現出色，但過渡到全面生產有時需要額外的步驟。

· 可視化：PyTorch 開箱即用的可視化能力與 TensorBoard 的可視化能力不太匹配。

05靜態與動態計算圖

TensorFlow 和 PyTorch 之間的基本區別在于它們的計算圖方法。TensorFlow 采用靜態計算圖，而 PyTorch 提倡動態計算圖。

5.1 TensorFlow

在 TensorFlow 中，首先定義計算圖。只有設置好圖表后，您才能在會話中運行它并輸入數據。

import tensorflow as tf


# Define the graph
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
sum_ab = a + b


# Initiate a session
with tf.Session() as sess:
    # Input data and execute the graph
    result = sess.run(sum_ab, feed_dict={a: 1, b: 2})


print(result)

5.2 PyTorch

使用 PyTorch，操作在編寫時執行，并且圖形是動態構建的。

import torch


# Operations are performed immediately
a = torch.tensor(1.0)
b = torch.tensor(2.0)
sum_ab = a + b


print(sum_ab)

06部署與集成

在考慮部署時，尤其是在生產環境中，框架與各種平臺的兼容性和易于集成變得至關重要。

6.1 TensorFlow

· TensorFlow Serving：專為生產就緒部署而設計。它支持多種模型和版本控制，確保無縫過渡和回滾。

· TensorFlow Lite：專為移動和嵌入式設備量身定制，允許在資源有限的邊緣設備上進行機器學習。

· 云集成：作為 Google 產品，TensorFlow 與 Google Cloud 高效集成，提供可擴展的訓練和部署等優勢。

6.2 PyTorch

· TorchServe：TorchServe 是一個相對較新的補充，提供了一種大規模部署 PyTorch 模型的簡單方法。它無縫處理版本控制和日志記錄等任務。

· ONNX 兼容性：PyTorch 模型可以導出為 ONNX（開放神經網絡交換）格式，這確保了深度學習框架之間的互操作性以及在各種平臺上更輕松的部署。

· 本機移動支持：PyTorch 提供本機庫來支持 Android 和 iOS，從而簡化了移動設備上的部署過程。

07社區支持和文檔

框架的增長、適應性和可持續性通常反映了其社區的活力。

7.1 TensorFlow

· 龐大的社區：TensorFlow 存在的時間較長，并且已經建立了一個龐大的社區。在論壇或 Stack Overflow 上找到常見（和不常見）問題的解決方案的可能性更高。

· 全面的文檔：TensorFlow 的文檔內容豐富，為各種任務和級別提供教程、指南和最佳實踐。

7.2 PyTorch

· 快速增長的社區：雖然較新，PyTorch 的社區正在快速增長，尤其是在學術和研究領域。

· 用戶友好的文檔：PyTorch 的文檔清晰簡潔，經常因其簡單性和易于理解而受到稱贊，特別是對于初學者來說。

08未來發展

密切關注每個框架的發展方向可以深入了解它們的壽命和相關性。

8.1 TensorFlow

· 對 TF 2.x 的投資：隨著 TensorFlow 2.x 的發布，借用了其他框架的一些最佳功能，明顯推動了使 TensorFlow 更加用戶友好和直觀。

· 不斷發展的生態系統：借助 TensorFlow.js（用于基于瀏覽器的應用程序）和 TensorFlow Hub（用于可重用模型組件）等工具，TensorFlow 生態系統不斷擴展。

8.2 PyTorch

· 研究到生產：借助 TorchScript 和 TorchServe 等工具，PyTorch 正在彌合研究和生產之間的差距，確保模型可以無縫過渡。

· 擴展庫：TorchText、TorchVision 和 TorchAudio 等庫正在不斷開發，為從 NLP 到計算機視覺的一系列應用提供預訓練的模型和數據集。

09選擇

在 TensorFlow 和 PyTorch 之間進行選擇并不是要選擇“最佳”框架，而是要找到最符合您需求的框架。這兩個框架都具有獨特的優勢，并且在解決其最初的局限性方面取得了重大進展。通過評估您的項目需求、您對 Python 的熟悉程度、可擴展性的需求、部署偏好以及您正在尋求的社區支持類型，您可以做出確保效率和生產力的選擇。隨著深度學習世界的不斷發展，這些框架也會不斷發展，保持更新將使您能夠一次又一次地做出明智的決策。

審核編輯：湯梓紅