PyTorch vs TensorFlow:Perbandingan Mendalam

Meningkatnya popularitas pembelajaran mendalam menciptakan persaingan yang sehat antara kerangka kerja pembelajaran mendalam. PyTorch dan TensorFlow menonjol sebagai dua kerangka kerja pembelajaran mendalam yang paling populer. Perpustakaan bersaing secara langsung untuk menjadi yang terdepan sebagai alat pembelajaran mendalam yang utama.

TensorFlow lebih tua dan selalu memimpin karena hal ini, tetapi PyTorch menyusul dalam enam bulan terakhir. Ada banyak kebingungan tentang membuat pilihan yang tepat saat memilih kerangka kerja pembelajaran yang mendalam untuk suatu proyek.

Artikel ini membandingkan PyTorch vs TensorFlow dan memberikan perbandingan mendalam dari kedua kerangka kerja tersebut.

PyTorch vs. TensorFlow:Gambaran Umum

Baik PyTorch dan TensorFlow melacak apa yang dilakukan pesaing mereka. Namun,  masih ada beberapa perbedaan di antara kedua kerangka kerja tersebut.

Catatan: Tabel ini dapat digulir secara horizontal.

Perpustakaan	PyTorch	TensorFlow 2.0
Dibuat oleh	FAIR Lab (Lab Penelitian AI Facebook)	Tim Google Brain
Berdasarkan	Obor	Theano
Produksi	Fokus pada penelitian	Berfokus pada industri
Visualisasi	Penglihatan	Papan Tensor
Penerapan	Penyajian Obor (percobaan)	Layanan TensorFlow
Penerapan Seluler	Ya (percobaan)	Ya
Pengelolaan Perangkat	CUDA	Otomatis
Pembuatan Grafik	Mode dinamis dan statis	Mode bersemangat dan statis
Kurva Pembelajaran	Lebih mudah bagi pengembang dan ilmuwan	Lebih mudah untuk proyek tingkat industri
U se Kasus	Facebook CheXNet Tesla Pilot otomatis Uber PYRO	Google Sinovasi Usaha PayPal Ponsel China

1. Visualisasi

Visualisasi yang dilakukan dengan tangan membutuhkan waktu. PyTorch dan TensorFlow keduanya memiliki alat untuk analisis visual cepat. Hal ini membuat meninjau proses pelatihan lebih mudah. Visualisasi juga bagus untuk menyajikan hasil.

TensorFlow

Tensorboard digunakan untuk memvisualisasikan data. Antarmukanya interaktif dan menarik secara visual. Tensorboard memberikan ikhtisar mendetail tentang metrik dan data pelatihan. Data mudah diekspor dan terlihat bagus untuk tujuan presentasi. Plugin membuat Tensorboard juga tersedia untuk PyTorch.

Namun, Tensorboard tidak praktis dan rumit untuk digunakan.

PyTorch

PyTorch menggunakan Visdom untuk visualisasi. Antarmukanya ringan dan mudah digunakan. Visdom fleksibel dan dapat disesuaikan. Dukungan langsung untuk tensor PyTorch membuatnya mudah digunakan.

Visdom tidak memiliki interaktivitas dan banyak fitur penting untuk meninjau data.

2. Pembuatan Grafik

Ada dua jenis generasi arsitektur jaringan saraf:

• Grafik statis - Arsitektur lapisan tetap. Peta dibuat terlebih dahulu, lalu data didorong melewatinya.
• Grafik dinamis – Arsitektur lapisan dinamis. Peta didefinisikan secara implisit dengan kelebihan data.

TensorFlow

TensorFlow menggunakan grafik statis sejak awal. Grafik statis memungkinkan distribusi melalui beberapa mesin. Model dikerahkan secara independen dari kode. Penggunaan grafik statis membuat TensorFlow lebih ramah produksi dan fleksibel saat bekerja dengan arsitektur baru.

TensorFlow menambahkan fitur yang meniru grafik dinamis yang disebut eksekusi bersemangat. TensorFlow 2 berjalan pada eksekusi bersemangat secara default. Pembuatan grafik statis tersedia saat mematikan eksekusi bersemangat.

PyTorch

PyTorch menampilkan grafik dinamis sejak awal. Fitur ini membuat PyTorch bersaing dengan TensorFlow.

Kemampuan untuk mengubah grafik saat bepergian terbukti menjadi pendekatan yang lebih ramah bagi programmer dan peneliti untuk pembuatan jaringan saraf. Data terstruktur dan variasi ukuran data lebih mudah ditangani dengan grafik dinamis. PyTorch juga menyediakan grafik statis.

3. Kurva Pembelajaran

Kurva pembelajaran bergantung pada pengalaman sebelumnya dan tujuan akhir menggunakan pembelajaran mendalam.

TensorFlow

TensorFlow adalah library yang lebih menantang. Fungsi Keras membuat TensorFlow lebih mudah digunakan. Umumnya, TensorFlow sulit dipahami oleh seseorang yang baru memulai pembelajaran mendalam.

Alasan di balik ini adalah beragam fungsi TensorFlow. Ada banyak fitur untuk dijelajahi dan dicari. Ini mengganggu dan berlebihan untuk pemula.

PyTorch

PyTorch adalah perpustakaan yang lebih mudah dipelajari. Kode lebih mudah untuk bereksperimen jika Python sudah familiar. Ada pendekatan Pythonic untuk membuat jaringan saraf di PyTorch. Fleksibilitas yang dimiliki PyTorch berarti kode ini ramah eksperimen.

PyTorch tidak kaya fitur, tetapi semua fitur penting tersedia. PyTorch lebih mudah untuk memulai dan belajar.

4. Penerapan

Deployment adalah langkah pengembangan perangkat lunak yang penting bagi tim pengembangan perangkat lunak. Penerapan perangkat lunak membuat program atau aplikasi tersedia untuk digunakan konsumen.

TensorFlow

TensorFlow menggunakan TensorFlow Serving untuk penyebaran model. Penayangan TensorFlow dirancang untuk produksi dan lingkungan industri dalam pikiran. Deployment fleksibel dan berkinerja tinggi dengan REST client API. Penayangan TensorFlow terintegrasi dengan baik dengan Docker dan Kubernetes.

PyTorch

PyTorch baru-baru ini mulai menangani masalah penerapan. Penyajian Obor menyebarkan model PyTorch. Ada RESTful API untuk integrasi aplikasi. PyTorch API dapat diperluas untuk penerapan seluler. Penyajian Obor terintegrasi dengan Kubernetes.

5. Paralelisme dan Pelatihan Terdistribusi

Paralelisme dan pelatihan terdistribusi sangat penting untuk data besar. Metrik umumnya adalah:

• Peningkatan kecepatan – Rasio kecepatan model sekuensial (GPU tunggal) dibandingkan dengan kecepatan model paralel (GPU ganda).
• Keluaran – Jumlah maksimum gambar yang melewati model per satuan waktu.
• Skalabilitas – Cara sistem menangani peningkatan beban kerja.

Ada dua cara untuk mendistribusikan beban kerja pelatihan:

• Paralelisme model – Lapisan model terbelah pada perangkat yang berbeda. Bagian dari grafik digunakan dalam pelatihan secara bersamaan.
• Paralelisme data – Semua perangkat memiliki salinan seluruh model. Setiap perangkat berlatih pada sampel data yang berbeda. Metode SGD (Stochastic Gradient Descent) sinkron lebih disukai.

Paralelisme Model TensorFlow

Untuk menempatkan bagian dari model di perangkat tertentu di TensorFlow, gunakan tf.device .

Misalnya, bagi dua lapisan linier pada dua perangkat GPU yang berbeda:

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

with tf.device(‘GPU:0’):

        layer1 = layers.Dense(16, input_dim=8)

with tf.device(‘GPU:1’):

        layer2 = layers.Dense(4, input_dim=16)

Paralelisme Model PyTorch

Pindahkan bagian model ke perangkat yang berbeda di PyTorch menggunakan nn.Module.to metode.

Misalnya, pindahkan dua lapisan linier ke dua GPU yang berbeda:

import torch.nn as nn
layer1 = nn.Linear(8,16).to(‘cuda:0’)
layer2 = nn.Lienar(16,4).to(‘cuda:1’)

Paralelisme Data TensorFlow

Untuk melakukan SGD sinkron di TensorFlow, setel strategi distribusi dengan tf.distribute.MirroredStrategy() dan bungkus inisialisasi model:

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = …
model.compile(...)

Setelah menyusun model dengan pembungkus, latih model seperti biasa.

Paralelisme Data PyTorch

Untuk SGD sinkron di PyTorch, bungkus model dalam torch.nn.DistributedDataParallel setelah inisialisasi model dan atur peringkat nomor perangkat dimulai dengan nol:

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel.
model = ...
model = model.to()
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[])

6. Pengelolaan Perangkat

Perubahan besar dalam kinerja terjadi saat mengelola perangkat. Baik PyTorch dan TensorFlow menerapkan jaringan saraf dengan baik, tetapi eksekusinya berbeda.

TensorFlow

TensorFlow secara otomatis beralih ke penggunaan GPU jika GPU tersedia. Ada kontrol atas GPU dan bagaimana mereka diakses. Akselerasi GPU otomatis. Artinya, tidak ada kontrol atas penggunaan memori.

PyTorch

PyTorch menggunakan CUDA untuk menentukan penggunaan GPU atau CPU. Model tidak akan berjalan tanpa spesifikasi CUDA untuk penggunaan GPU dan CPU. Penggunaan GPU tidak otomatis, yang berarti ada kontrol yang lebih baik atas penggunaan sumber daya. PyTorch meningkatkan proses pelatihan melalui kontrol GPU.

7. Kasus Penggunaan untuk Kedua Platform Pembelajaran Mendalam

TensorFlow dan PyTorch pertama kali digunakan di perusahaan masing-masing. Sejak menjadi open source, ada banyak kasus penggunaan di luar Google dan Facebook juga.

TensorFlow

Peneliti Google di Tim Google Brain pertama kali menggunakan TensorFlow untuk proyek penelitian Google. Google menggunakan TensorFlow untuk:

• Hasil penelusuran dan pelengkapan otomatis.
• Teknologi ucapan-ke-teks dan suara.
• Pengenalan dan klasifikasi gambar.
• Sistem terjemahan mesin.
• Deteksi spam untuk Gmail.

Ada banyak kasus penggunaan di luar Google juga. Misalnya:

• Usaha Inovasi – Klasifikasi dan segmentasi penyakit menggunakan gambar retina.
• PayPal – Deteksi penipuan dengan pembelajaran transfer mendalam dan pemodelan generatif.
• Seluler China – Sistem pembelajaran mendalam untuk deteksi masalah dalam jaringan, prediksi jendela waktu peralihan otomatis, dan verifikasi log operasi.

PyTorch

PyTorch pertama kali digunakan di Facebook oleh Facebook AI Research Lab (FAIR). Facebook menggunakan PyTorch untuk:

• Pengenalan wajah dan deteksi objek.
• Pemfilteran spam dan deteksi berita palsu.
• Otomasi umpan berita dan sistem saran teman.
• Pengenalan ucapan.
• Sistem terjemahan mesin.

PyTorch adalah sumber terbuka. Saat ini sudah banyak use case di luar Facebook, seperti:

• CheXNet – Skor probabilitas pneumonia dan peta panas Rontgen dada menggunakan jaringan saraf convolutional.
• Tesla Autopilot – Multitasking visi komputer real-time untuk kendaraan otonom.
• Uber AI Labs PYRO – Bahasa pemrograman probabilistik untuk pemodelan probabilistik yang mendalam. Prediksi dan optimalisasi pencocokan pelanggan dengan pengemudi, rute optimal, dan kendaraan cerdas generasi berikutnya.

Haruskah Anda Menggunakan PyTorch atau TensorFlow?

PyTorch adalah pilihan favorit di antara programmer dan peneliti ilmiah. Komunitas ilmiah lebih memilih PyTorch ketika melihat jumlah kutipan. Dengan penerapan dan fitur produksi baru-baru ini, PyTorch adalah pilihan yang bagus saat beralih dari penelitian ke produksi.

Organisasi dan startup umumnya menggunakan TensorFlow. Fitur penerapan dan produksi memberi TensorFlow reputasi yang baik dalam kasus penggunaan perusahaan. Visualisasi dengan Tensorboard juga menunjukkan presentasi yang elegan kepada klien.

PyTorch dan TensorFlow adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang kuat yang berkembang secara intensif. Saat ini, ada lebih banyak kesamaan daripada perbedaan di antara keduanya dan beralih dari satu ke yang lain adalah proses yang mulus.