PyTorch vs TensorFlow: Panduan Ahli Memilih Framework Deep Learning Terbaik

Kesinambungan popularitas deep learning menciptakan persaingan yang sehat antara framework deep learning. PyTorch dan TensorFlow menonjol sebagai dua dari framework deep learning yang paling populer. Pustaka ini bersaing kepala-kepala untuk mengambil alih sebagai alat deep learning utama.

TensorFlow lebih lama dan selalu memiliki unggulan karena ini, tetapi PyTorch mengejar dalam enam bulan terakhir. Ada banyak kebingungan tentang membuat pilihan yang tepat saat memilih framework deep learning untuk proyek.

Artikel ini membandingkan PyTorch vs TensorFlow dan memberikan perbandingan mendalam dari dua framework.

PyTorch vs. TensorFlow: Ringkasan

Kedua PyTorch dan TensorFlow melacak apa yang dilakukan kompetitor mereka. Namun, masih ada beberapa perbedaan antara dua framework.

Catatan: Tabel ini dapat di-scroll secara horizontal.

Library	PyTorch	TensorFlow 2.0
Dibuat oleh	FAIR Lab (Facebook AI Research Lab)	Google Brain Team
Berdasarkan	Torch	Theano
Produksi	Fokus riset	Fokus industri
Visualisasi	Visdom	Tensorboard
Deployment	Torch Serve (eksperimental)	TensorFlow Serve
Deployment Mobile	Ya (eksperimental)	Ya
Manajemen Perangkat	CUDA	Otomatis
Generasi Graf	Mode dinamis dan statis	Mode eager dan statis
Kurva Pembelajaran	Lebih mudah bagi pengembang dan ilmuwan	Lebih mudah bagi proyek tingkat industri
Kasus Penggunaan	Facebook CheXNet Tesla Autopilot Uber PYRO	Google Sinovation Ventures PayPal China Mobile

1. Visualisasi

Visualisasi yang dilakukan secara manual memakan waktu. PyTorch dan TensorFlow keduanya memiliki alat untuk analisis visual cepat. Ini membuat peninjauan proses pelatihan lebih mudah. Visualisasi juga bagus untuk menyajikan hasil.

TensorFlow

Tensorboard digunakan untuk memvisualisasikan data. Antarmuka interaktif dan visually appealing. Tensorboard memberikan gambaran rinci tentang metrik dan data pelatihan. Data mudah diekspor dan terlihat bagus untuk tujuan presentasi. Plugin membuat Tensorboard tersedia untuk PyTorch juga.

Namun, Tensorboard rumit dan sulit digunakan.

PyTorch

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

Visdom kurang interaktivitas dan banyak fitur penting untuk melihat data.

2. Generasi Graf

Ada dua jenis generasi arsitektur jaringan saraf:

• Graf statis – Arsitektur lapisan tetap. Peta dibuat terlebih dahulu, lalu data dipush melalui peta tersebut.
• Graf dinamis – Arsitektur lapisan dinamis. Peta didefinisikan secara implisit dengan data overload.

TensorFlow

TensorFlow menggunakan graf statis dari awal. Graf statis memungkinkan distribusi di beberapa mesin. Model diterapkan secara independen dari kode. Penggunaan graf statis membuat TensorFlow lebih ramah produksi dan fleksibel saat bekerja dengan arsitektur baru.

TensorFlow menambahkan fitur yang meniru graf dinamis yang disebut eager execution. TensorFlow 2 berjalan pada eager execution secara default. Generasi graf statis tersedia saat mematikan eager execution.

PyTorch

PyTorch menampilkan graf dinamis dari awal. Fitur ini meletakkan PyTorch dalam kompetisi dengan TensorFlow.

Kemampuan untuk mengubah graf di tengah jalan terbukti sebagai pendekatan yang lebih ramah programmer dan peneliti untuk generasi jaringan saraf. Data terstruktur dan variasi ukuran dalam data lebih mudah ditangani dengan graf dinamis. PyTorch juga menyediakan graf statis.

3. Kurva Pembelajaran

Kurva pembelajaran bergantung pada pengalaman sebelumnya dan tujuan akhir penggunaan deep learning.

TensorFlow

TensorFlow adalah pustaka yang lebih menantang. Fungsi Keras membuat TensorFlow lebih mudah digunakan. Secara umum, TensorFlow sulit dipahami bagi seseorang yang baru memulai dengan deep learning.

Alasan di balik ini adalah fungsionalitas yang beragam dari TensorFlow. Ada banyak fitur untuk dieksplorasi dan dipecahkan. Ini mengganggu dan redundan bagi pemula.

PyTorch

PyTorch adalah pustaka yang lebih mudah dipelajari. Kode lebih mudah bereksperimen jika Python familiar. Ada pendekatan Pythonic dalam membuat jaringan saraf di PyTorch. Fleksibilitas PyTorch berarti kode ramah bereksperimen.

PyTorch tidak kaya fitur, tetapi semua fitur penting tersedia. PyTorch lebih mudah untuk dimulai dan dipelajari.

4. Deployment

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

TensorFlow

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

PyTorch

PyTorch baru mulai menangani masalah deployment. Torch Serve menerapkan model PyTorch. Ada RESTful API untuk integrasi aplikasi. API PyTorch dapat diperluas untuk deployment mobile. Torch Serve terintegrasi dengan Kubernetes.

5. Parallelism dan Distributed Training

Parallelism dan distributed training penting untuk big data. Metrik umum adalah:

• Peningkatan kecepatan – Rasio kecepatan model berurutan (single GPU) dibandingkan kecepatan model paralel (multiple GPU).
• Throughput – Jumlah maksimum gambar yang dilewatkan melalui model per satuan waktu.
• Scalability – Bagaimana sistem menangani peningkatan beban kerja.

Ada dua cara untuk mendistribusikan beban kerja pelatihan:

• Model parallelism – Lapisan model dibagi di berbagai perangkat. Bagian graf digunakan dalam pelatihan secara bersamaan.
• Data parallelism – Semua perangkat memiliki salinan model lengkap. Setiap perangkat melatih pada sampel data yang berbeda. Metode synchronous SGD (Stochastic Gradient Descent) disukai.

TensorFlow Model Parallelism

Untuk meletakkan bagian model pada perangkat tertentu di TensorFlow, gunakan tf.device.

Misalnya, bagi dua linear layer di 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)

PyTorch Model Parallelism

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

Misalnya, pindahkan dua linear layer 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’)

TensorFlow Data Parallelism

Untuk melakukan synchronous SGD di TensorFlow, atur 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 mengompilasi model dengan wrapper, latih model seperti biasa.

PyTorch Data Parallelism

Untuk synchronous SGD di PyTorch, bungkus model dalam torch.nn.DistributedDataParallel setelah inisialisasi model dan tetapkan nomor perangkat rank dimulai dari nol:

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

6. Manajemen Perangkat

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

TensorFlow

TensorFlow secara otomatis beralih ke penggunaan GPU jika GPU tersedia. Ada kontrol atas GPU dan cara mereka diakses. Akselerasi GPU diotomatisasi. 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 diotomatisasi, yang berarti ada kontrol yang lebih baik atas penggunaan sumber daya. PyTorch meningkatkan proses pelatihan melalui kontrol GPU.

7. Kasus Penggunaan untuk Kedua Platform Deep Learning

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

TensorFlow

Peneliti Google di Google Brain Team pertama kali menggunakan TensorFlow untuk proyek riset Google. Google menggunakan TensorFlow untuk:

• Hasil pencarian dan autocompletion.
• Speech-to-text dan teknologi suara.
• Pengenalan dan klasifikasi gambar.
• Sistem terjemahan mesin.
• Deteksi spam untuk Gmail.

Ada banyak kasus penggunaan di luar Google juga. Misalnya:

• Sinovation Ventures – Klasifikasi dan segmentasi penyakit menggunakan gambar retina.
• PayPal – Deteksi penipuan dengan deep transfer learning dan generative modeling.
• China Mobile – Sistem deep learning untuk deteksi masalah di jaringan, prediksi jendela waktu cutover otomatis, dan verifikasi log operasi.

PyTorch

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

• Pengenalan wajah dan deteksi objek.
• Penyaringan spam dan deteksi berita palsu.
• Otomatisasi newsfeed dan sistem saran teman.
• Pengenalan ucapan.
• Sistem terjemahan mesin.

PyTorch adalah open source. Sekarang ada banyak kasus penggunaan di luar Facebook, seperti:

• CheXNet – Skoring probabilitas pneumonia dan heatmap X-Ray dada menggunakan jaringan saraf konvolusional.
• Tesla Autopilot – Komputer visi multitasking real-time untuk kendaraan otonom.
• Uber AI Labs PYRO – Bahasa pemrograman probabilistik untuk pemodelan probabilistik deep. Prediksi dan optimasi pencocokan pelanggan dengan pengemudi, rute optimal, dan kendaraan cerdas generasi berikutnya.

Apakah Anda Harus Menggunakan PyTorch atau TensorFlow?

PyTorch adalah opsi favorit di kalangan programmer dan peneliti ilmiah. Komunitas ilmiah lebih memilih PyTorch ketika melihat jumlah kutipan. Dengan fitur deployment dan produksi terbaru, PyTorch adalah opsi yang bag saat beralih dari riset ke produksi.

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

PyTorch dan TensorFlow adalah pustaka deep learning yang kuat yang berkembang intensif. Saat ini, ada lebih banyak persamaan daripada perbedaan antara keduanya dan beralih dari satu ke yang lain adalah proses yang mulus.