Ha ismeri a mély tanulást, valószínűleg többször is hallotta már a PyTorch vs. TensorFlow kifejezést.
A PyTorch és a TensorFlow a két legnépszerűbb mély tanulási keretrendszer. Ez az útmutató átfogó áttekintést nyújt e két keretrendszer kiemelkedő jellemzőiről – hogy segítsen eldönteni, melyik keretrendszert használja a következő mélytanulási projekthez.
Ebben a cikkben először a két keretrendszert mutatjuk be: PyTorch és TensorFlow. És akkor foglalja össze az általuk kínált funkciókat.
Kezdjük!
Tartalomjegyzék
Mi az a PyTorch?
A PyTorch egy nyílt forráskódú keretrendszer gépi tanulási és mély tanulási modellek felépítéséhez különféle alkalmazásokhoz, beleértve a természetes nyelvi feldolgozást és a gépi tanulást.
Ez egy Pythonic keretrendszer, amelyet a Meta AI (mint a Facebook AI) fejlesztett ki 2016-ban, a Torch, egy Lua nyelven írt csomag alapján.
Nemrég a Meta AI kiadta a PyTorch 2.0-t. Az új kiadás jobb támogatást kínál többek között az elosztott képzéshez, a modell-összeállításhoz és a gráf neurális hálózatokhoz (GNN).
Mi az a TensorFlow?
A 2014-ben bevezetett TensorFlow a Google nyílt forráskódú, teljes körű gépi tanulási keretrendszere. Tele van az adat-előkészítéshez, a modelltelepítéshez és az MLOp-okhoz szükséges funkciókkal.
A TensorFlow segítségével platformok közötti fejlesztési támogatást és azonnali támogatást kap a gépi tanulás életciklusának minden szakaszában.
PyTorch vs. TensorFlow
Mind a PyTorch, mind a TensorFlow rendkívül népszerű keretrendszer a mély tanulási közösségben. A legtöbb olyan alkalmazáshoz, amelyen dolgozni szeretne, mindkét keretrendszer beépített támogatást nyújt.
Kép forrása: star-history.com
Itt összefoglaljuk a PyTorch és a TensorFlow főbb jellemzőit, és azonosítjuk azokat a használati eseteket, amikor az egyik keretrendszert előnyben részesítheti a másikkal szemben.
#1. Adatkészletek és előre betanított modellek könyvtára
A mély tanulási keretrendszernek elemekkel kell érkeznie. Gyakran előfordul, hogy nem akar a semmiből kódolni egy modellt. Inkább kihasználhatja az előre kiképzett modelleket, és finomhangolhatja őket az Ön használati esetéhez.
Hasonlóképpen azt szeretnénk, ha az általánosan használt adatkészletek könnyen elérhetőek lennének. Ez lehetővé tenné számunkra, hogy gyorsan készítsünk kísérleti modelleket anélkül, hogy adatgyűjtési folyamatot kellene felállítani, vagy adatokat importálni és megtisztítani más forrásokból.
Ebből a célból azt szeretnénk, ha ezek a keretrendszerek adatkészletekkel és előre betanított modellekkel is érkeznének, így sokkal gyorsabban kaphatunk alapmodellt.
PyTorch adatkészletek és modellek
A PyTorch olyan könyvtárakat tartalmaz, mint a torchtext, torchaudio és torchvision az NLP-, hang- és képfeldolgozási feladatokhoz. Tehát amikor PyTorch-al dolgozik, kihasználhatja az ezen könyvtárak által biztosított adatkészleteket és modelleket, többek között:
- torchtext.datasets és torchtext.models az adatkészletekhez és a természetes nyelvi feldolgozási feladatok feldolgozásához
- A torchvision.datasets és a torchvision.models képadatkészleteket és előképzett modelleket biztosít a számítógépes látási feladatokhoz
- torchaudio.datasets és torchaudio.models adatkészletekhez és előképzett modellsúlyokhoz és segédprogramokhoz hangon történő gépi tanuláshoz
TensorFlow adatkészletek és modellek
Ezenkívül a PyTorch és a TensorFlow modelleket is megkeresheti a HuggingFace Model Hubban.
#2. Támogatás a telepítéshez
A PyTorch kontra TensorFlow vitában gyakran az üzembe helyezés támogatása kerül a középpontba.
A helyi fejlesztési környezetben kiválóan működő gépi tanulási modell jó kiindulópont. Ahhoz azonban, hogy a gépi tanulási modellekből értéket nyerjünk, fontos, hogy üzembe helyezzük őket a termelésben, és folyamatosan figyeljük őket.
Ebben a részben a PyTorch és a TensorFlow által kínált funkciókat tekintjük át a gépi tanulási modellek éles üzembe helyezéséhez.
TensorFlow Extended (TFX)
A TensorFlow Extended, rövidítve tfx, egy TensorFlow-n alapuló telepítési keretrendszer. Olyan funkciókat biztosít, amelyek segítik a gépi tanulási folyamatok összehangolását és karbantartását. Többek között adatérvényesítési és adatátalakítási funkciókat biztosít.
A TensorFlow szolgáltatással gépi tanulási modelleket telepíthet éles környezetekben.
TorchServe
Általános vélemény, hogy a PyTorch népszerű a kutatói közösségben, míg a TensorFlow népszerű az iparágban. A közelmúltban azonban mindkét keretrendszer széles körben elterjedt.
A TensorFlow Servinghez hasonlóan a PyTorch is biztosítja a TorchServe-t, egy könnyen használható keretrendszert, amely megkönnyíti a PyTorch-modellek éles kiszolgálását. Ezenkívül a TensorFlow Lite is használható a gépi tanulási modellek mobil- és más szélső eszközökön történő üzembe helyezéséhez.
Annak ellenére, hogy mindkét keretrendszer nyújt telepítési támogatást, a TensorFlow natívan támogatja a modelltelepítést. Ezért ez az előnyben részesített választás termelési környezetben.
#3. A modell értelmezhetőségének jellemzői
Létrehozhat mély tanulási modelleket az olyan területeken használt alkalmazásokhoz, mint az egészségügy és a pénzügy. De ha a modellek fekete dobozok, amelyek egy adott címkét vagy előrejelzést adnak ki, akkor kihívást jelent a modell előrejelzéseinek értelmezése.
Ez értelmezhető gépi tanuláshoz (vagy magyarázható ML-hez) vezetett, hogy olyan megközelítéseket dolgozzanak ki, amelyek megmagyarázzák a neurális hálózatok és más gépi tanulási modellek működését.
Ezért az értelmezhetőség rendkívül fontos a mély tanuláshoz és a neurális hálózatok működésének jobb megértéséhez. És meglátjuk, hogy a PyTorch és a TensorFlow milyen funkciókat kínál ugyanerre.
PyTorch Captum
A PyTorch Captum, a PyTorch modell értelmezhetőségi könyvtára számos funkciót biztosít a modell értelmezhetőségéhez.
Ezek a funkciók közé tartoznak a hozzárendelési módszerek, például:
- Integrált színátmenetek
- MÉSZ, ALAK
- DeepLIFT
- GradCAM és változatai
- Réteg-hozzárendelési módszerek
TensorFlow Explain (tf-explain)
A Tensorflow Explain (tf-explain) egy olyan könyvtár, amely a neurális hálózat értelmezhetőségét biztosítja, beleértve:
- Integrált színátmenetek
- GradCAM
- SmoothGrad
- Vanília színátmenetek és így tovább.
Eddig láttuk az értelmezhetőség jellemzőit. Térjünk át egy másik fontos szempontra – a magánéletre.
#4. A magánélet védelmét megőrző gépi tanulás támogatása
A gépi tanulási modellek hasznossága a valós adatokhoz való hozzáféréstől függ. Ennek azonban az a hátránya, hogy az adatok titkossága elveszik. A közelmúltban jelentős előrelépések történtek az adatvédelmet megőrző gépi tanulási technikák, például a differenciált adatvédelem és az egyesített tanulás terén.
PyTorch Opacus
A differenciáltan privát modellképzés biztosítja, hogy az egyes rekordok továbbra is hasznos információkat tanuljanak meg az adatkészlet egészéről.
A PyTorch Opacus pedig lehetővé teszi a modellek differenciált adatvédelemmel történő betanítását. Ha meg szeretné tudni, hogyan valósítson meg differenciáltan privát modellképzést, tekintse meg az Opacus bevezetését.
TensorFlow egyesített
Az egyesített tanulás megszünteti a központosított adatgyűjtési és -feldolgozási entitás szükségességét. Egyesített környezetben az adatok soha nem hagyják el a tulajdonost vagy a helyiséget. Ezért az egyesített tanulás elősegíti a jobb adatkezelést.
A TensorFlow Federated funkcionalitást biztosít a gépi tanulási modellek decentralizált adatokon történő betanításához.
#5. Könnyű tanulás
A PyTorch egy Pythonic mélytanulási keretrendszer. A PyTorch-ban való kényelmes kódoláshoz középfokú Python-ismeretre van szükség, beleértve az objektum-orientált programozási fogalmak, például az öröklődés jó megértését.
Másrészt a TensorFlow-val használhatja a Keras API-t. Ez a magas szintű API elvonatkoztat néhány alacsony szintű megvalósítási részletet. Ennek eredményeként, ha csak most kezdi a mély tanulási modellek felépítését, a Keras könnyebben használható.
PyTorch vs. TensorFlow: Áttekintés
Eddig a PyTorch és a TensorFlow funkcióit tárgyaltuk. Íme egy átfogó összehasonlítás:
FeaturePyTorchTensorFlowDatasets és előre betanított modellek a torchtextben, touch audio és torchvision Adatkészletek és előképzett modellek könyvtáraAdatkészletek és előre betanított modellek torchtext, torchaudio és torchvisionDeploymentTorchServe gépi tanulási modellek kiszolgálásához TensorFlow PrivátságPéldányosság-Modell-TensorFlow License-Modell-TensorFlow License-Modell A Machine LearningPyTorch Opacus megőrzése a differenciáltan privát modellképzéshezTensorFlow Federated az egyesített gépi tanuláshoz Könnyű tanulás Középfokú Python-tudást igényel Viszonylag könnyebben megtanulható és használható
Tanulási források
Végül zárjuk vitánkat néhány hasznos forrás áttekintésével a PyTorch és a TensorFlow megtanulásához. Ez nem egy kimerítő lista, hanem a kiválasztott források listája, amelyek gyorsan felgyorsítanak ezekkel a keretrendszerekkel.
#1. Mély tanulás a PyTorch segítségével: 60 perces villogás
A PyTorch hivatalos webhelyén található 60 perces blitz-oktatóanyag kiváló kezdőbarát forrás a PyTorch megtanulásához.
Ez az oktatóanyag segít a Pytorch alapjainak (például tenzorok és dedikált) használatának megkezdésében, valamint egy alapvető képosztályozási neurális hálózat felépítésében a PyTorch segítségével.
#2. Mély tanulás a PyTorch segítségével: nullától GAN-ig
Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs by Jovian.ai egy másik átfogó forrás a PyTorch segítségével történő mély tanuláshoz. Körülbelül hat hét alatt megtanulhatja:
- PyTorch alapjai: tenzorok és színátmenetek
- Lineáris regresszió PyTorchban
- Mély neurális hálózatok, ConvNets és ResNets építése PyTorchban
- Generatív ellenséges hálózatok (GAN-ok) kiépítése
#3. TensorFlow 2.0 teljes tanfolyam
Ha szeretné megszokni a TensorFlow-t, a TensorFlow 2.0 Complete Course a freeCodeCamp közösségi csatornáján hasznos lesz.
#4. TensorFlow – Python Deep Learning Neural Network API a DeepLizardtól
Egy másik nagyszerű TensorFlow tanfolyam kezdőknek a DeepLizardtól származik. Ezen a kezdőbarát TensorFlow tanfolyamon elsajátíthatja a mély tanulás alapjait, többek között:
- Adatkészletek betöltése és előfeldolgozása
- Vanília neurális hálózatok építése
- Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) építése
Következtetés
Összefoglalva, ez a cikk segített a PyTorch és a TensorFlow magas szintű áttekintésében. Az optimális keret kiválasztása az éppen futó projekttől függ. Ezenkívül ehhez figyelembe kell vennie a telepítési támogatást, a magyarázhatóságot és egyebeket.
Ön Python programozó, aki szeretné megtanulni ezeket a keretrendszereket? Ha igen, fontolja meg egy vagy több fent megosztott forrás felfedezését.
És ha érdekli az NLP, nézze meg a természetes nyelvi feldolgozó tanfolyamok listáját. Boldog tanulást!