TensorFlow vs PyTorch: przewodnik po frameworkach deep learning

TensorFlow i PyTorch to dwa dominujące, niskopoziomowe frameworki open-source służące do budowy i trenowania modeli uczenia maszynowego, a w szczególności sieci neuronowych wykorzystywanych w technice głębokiego uczenia. Chociaż oba narzędzia służą temu samemu celowi, różnią się filozofią i architekturą, co sprawia, że wybór między nimi jest jedną z kluczowych decyzji w projektach AI, zwłaszcza przy budowie zaawansowanych systemów informatycznych.

Fundamentalne koncepcje: tensory i grafy obliczeniowe

Podstawą obu frameworków jest tensor – wielowymiarowa tablica będąca uogólnieniem wektorów i macierzy. Wszystkie dane w uczeniu maszynowym są reprezentowane jako tensory. Operacje na nich są definiowane w postaci grafów obliczeniowych. Jest to struktura, w której węzły reprezentują operacje (np. mnożenie), a krawędzie reprezentują przepływające między nimi tensory. Proces trenowania sieci polega na optymalizacji parametrów tego grafu.

Grafy statyczne vs dynamiczne: kluczowa różnica

Historyczna i fundamentalna różnica między frameworkami polegała na sposobie definiowania grafu:

Graf statyczny (define-and-run): Podejście historycznie związane z TensorFlow 1.x. Najpierw definiuje się całą architekturę modelu i strukturę grafu, a następnie kompiluje się go i uruchamia, "wpuszczając" do niego dane. Jest to bardzo wydajne w środowiskach produkcyjnych, ale utrudnia debugowanie.
Graf dynamiczny (define-by-run): Podejście spopularyzowane przez PyTorch. Graf obliczeniowy jest tworzony dynamicznie, w locie, w momencie wykonywania operacji. Pozwala to na używanie standardowych narzędzi do debugowania Pythona i znacznie upraszcza pracę, co jest kluczowe w nowoczesnych aplikacjach webowych.

We współczesnych wersjach granica ta się zatarła. TensorFlow 2.x domyślnie używa trybu Eager Execution, który implementuje graf dynamiczny, upodabniając się pod tym względem do PyTorcha.

TensorFlow: ekosystem i produkcja

TensorFlow został zaprojektowany z myślą o skalowalności i wdrażaniu modeli na produkcji. Jego siła leży w dojrzałym, kompleksowym ekosystemie, który ułatwia budowę kompletnego systemu na zamówienie. Główne narzędzia to:

Keras: Wysokopoziomowe API, które stało się oficjalnym, standardowym sposobem budowania modeli w TensorFlow. Abstrahuje dużą część niskopoziomowej złożoności.
TensorFlow Extended (TFX): Zintegrowana platforma do budowania kompletnych potoków uczenia maszynowego – od przygotowania danych, po wdrożenie i serwowanie modelu.
TensorBoard: Potężne narzędzie do wizualizacji procesu treningu, architektury modelu, metryk i danych.

PyTorch: elastyczność i badania naukowe

PyTorch zdobył ogromną popularność w środowisku akademickim i badawczym dzięki swojej elastyczności i "pythoniczności". Jego API jest zaprojektowane tak, aby było naturalne dla programistów Pythona. Dzięki grafom dynamicznym deweloper może w dowolnym momencie zatrzymać wykonanie kodu i sprawdzić wartości tensorów za pomocą standardowych narzędzi, co jest nieocenione podczas eksperymentowania.

Porównanie składni: definicja prostej sieci

Poniższy przykład ilustruje różnice w definiowaniu prostej sieci neuronowej w obu frameworkach.


# TensorFlow (z użyciem Keras API - Model Subclassing)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

class NeuralNetwork(keras.Model):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = layers.Flatten(input_shape=(28, 28))
        self.dense1 = layers.Dense(128, activation='relu')
        self.dense2 = layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.dense1(x)
        return self.dense2(x)

model = NeuralNetwork()
# Definicja optymalizatora i funkcji straty odbywa się przy kompilacji
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# PyTorch
import torch
from torch import nn

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 10)
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

model = NeuralNetwork()
# Definicja funkcji straty i optymalizatora odbywa się osobno
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

Podsumowanie

Podsumowując, wybór między TensorFlow i PyTorch nie jest już tak jednoznaczny jak kiedyś. TensorFlow (z Keras) jest doskonałym wyborem dla początkujących oraz do zastosowań, gdzie kluczowe jest szybkie wdrożenie na produkcji. PyTorch jest często preferowany w środowiskach badawczych i w projektach wymagających dużej elastyczności i łatwego debugowania. Znajomość obu tych narzędzi jest cenną umiejętnością dla każdego inżyniera zajmującego się uczeniem maszynowym.

Przydatne linki

Oficjalna Dokumentacja TensorFlow

Oficjalna Dokumentacja PyTorch