PyTorch frente a Tensorflow

En las últimas décadas, el aprendizaje profundo ha logrado un progreso asombroso en el campo de la Inteligencia Artificial. Varios marcos pueden ayudarlo a comenzar con Deep Learning. Pero seleccionar el adecuado para su proyecto es una tarea difícil. Si bien hay muchos marcos para elegir, PyTorch y TensorFlow son los dos más utilizados para el aprendizaje profundo. Veamos algunas de las características, ventajas y desventajas de uno sobre el otro, qué marco usar, cuándo y cuál es el mejor para su proyecto.

Ambos marcos utilizan el tipo de datos fundamental básico llamado Tensor . Los tensores son una array multidimensional que es capaz de realizar cálculos de alta velocidad.

PyTorch: este marco de aprendizaje profundo de código abierto fue desarrollado por el equipo de Facebook. El marco tiene soporte para Python y C++. PyTorch proporciona flexibilidad y permite que los modelos DL se expresen en lenguaje Python.

TensorFlow: este marco de aprendizaje profundo de código abierto fue desarrollado por Google y se lanzó en 2015. El marco se utiliza para automatizar sistemas. El marco es rápido, flexible, proporciona soporte de capacitación distribuida, escalabilidad y soporte para servidores Android que utilizan la versión más liviana, es decir, Tensorflow Lite, lo que lo convierte en el más adecuado para la investigación y la producción. Las versiones recientes de Tensorflow vienen con API Keras de alto nivel integradas. Los modos Tensorflow se crean usando Keras. La API proporciona prototipos rápidos y fáciles, ya que ofrece bloques de construcción listos para usar llamados capas.

Veamos algunas diferencias entre PyTorch y Tensorflow.

Diferencias:

Características	PyTorch	TensorFlow
Asistentes de desarrollo	Facebook desarrolló PyTorch utilizando la biblioteca Torch.	TensorFlow fue desarrollado por Google y está basado en Theano (biblioteca de Python)
Gráfico de cálculo	PyTorch utiliza un gráfico computacional dinámico donde los cálculos se realizan línea por línea en el momento en que se interpreta el código.	Tensorflow usa el gráfico de cálculo estático, es decir, tenemos que definir los cálculos que queremos hacer en una secuencia y luego ejecutar el modelo de aprendizaje automático.
depuración	El enfoque dinámico de Pytorch, en el que el gráfico de cálculo se define en el tiempo de ejecución, lo hace elegible para usar las herramientas de depuración de Python.	El gráfico de cálculo estático de TensorFlow dificulta la depuración. Para depurar el código en TensorFlow, podemos usar una herramienta llamada tfdgb, que puede probar y evaluar la expresión de TensorFlow en tiempo de ejecución.
Producción	PyTorch es más fácil de aprender y más liviano para trabajar y, por lo tanto, es relativamente mejor para proyectos apasionantes y para construir prototipos rápidos.	TensorFlow tiene muchas ventajas sobre PyTorch en lo que respecta a la producción. Mejor rendimiento debido a los gráficos de cálculo estáticos, paquetes/herramientas que ayudan en el desarrollo rápido en plataformas como navegador, móvil y nube.
Visualización de datos	PyTorch no tiene esa herramienta. Aunque tenemos herramientas como la biblioteca MatPlot con la que podemos comparar diferentes ejecuciones de entrenamiento.	Tensorflow presenta una herramienta brillante llamada TensorBoard que ayuda al usuario a visualizar el modelo de aprendizaje automático, depurar y comparar diferentes ejecuciones de entrenamiento, es decir, entrenar un modelo y ajustar los hiperparámetros y luego volver a entrenar. TensorBoard puede mostrar ambas ejecuciones al mismo tiempo para mostrar las diferencias entre ellos.

¿Cuál es el mejor?

Aunque los dos marcos son diferentes en muchos aspectos, es muy difícil decir cuál es el mejor. Algunas personas encuentran que PyTorch es mejor para usar, mientras que otras encuentran mejor TensorFlow. Sin embargo, ambos marcos son mejores a su manera. Ambos marcos proporcionan abstracciones útiles para reducir el tamaño del código y acelerar la producción/desarrollo.

¿Cuándo usar cuál?

PyTorch	TensorFlow
Investigar	Modelos de producción
Mejores herramientas de desarrollo y depuración.	Modelos que necesitan ser desplegados en teléfonos móviles.
Experiencia similar a Python	Modelos que requieren entrenamiento distribuido a gran escala.