PyTorch vs. TensorFlow: Welches Deep Learning Framework soll verwendet werden?

Wenn Sie mit Deep Learning vertraut sind, haben Sie wahrscheinlich schon mehr als einmal den Satz PyTorch vs. TensorFlow gehört.

PyTorch und TensorFlow sind zwei der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Funktionen dieser beiden Frameworks, damit Sie sich für Ihr nächstes Deep Learning-Projekt für ein Framework entscheiden können.

In diesem Artikel werden wir zunächst die beiden Frameworks vorstellen: PyTorch und TensorFlow. Und dann fassen wir die Funktionen zusammen, die sie bieten.

Fangen wir an!

Was ist PyTorch?

PyTorch ist ein Open-Source-Framework zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning für verschiedene Anwendungen, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen.

Es ist ein Pythonic Framework, das von Meta AI (damals Facebook AI) im Jahr 2016 entwickelt wurde und auf Torch, einem in Lua geschriebenen Paket, basiert.

Vor kurzem hat Meta AI PyTorch 2.0 veröffentlicht. Die neue Version bietet u.a. bessere Unterstützung für verteiltes Training, Modellkompilierung und graphische neuronale Netze (GNNs).

Was ist TensorFlow?

TensorFlow wurde 2014 eingeführt und ist ein Open-Source-End-to-End-Framework für maschinelles Lernen von Google. Es ist vollgepackt mit Funktionen für die Datenaufbereitung, die Modellbereitstellung und MLOps.

Mit TensorFlow erhalten Sie plattformübergreifende Entwicklungsunterstützung und sofortige Unterstützung für alle Phasen des Lebenszyklus von maschinellem Lernen.

PyTorch vs. TensorFlow

Sowohl PyTorch als auch TensorFlow sind in der Deep-Learning-Community äußerst beliebte Frameworks. Für die meisten Anwendungen, an denen Sie arbeiten möchten, bieten diese beiden Frameworks integrierte Unterstützung.

Im Folgenden fassen wir die wichtigsten Funktionen von PyTorch und TensorFlow zusammen und zeigen auch Anwendungsfälle auf, in denen Sie das eine Framework dem anderen vorziehen könnten.

#1. Bibliothek mit Datensätzen und vortrainierten Modellen

Ein Deep Learning-Framework sollte mit Batterien ausgestattet sein. Oftmals möchten Sie ein Modell nicht von Grund auf neu programmieren. Stattdessen können Sie auf bereits trainierte Modelle zurückgreifen und diese auf Ihren Anwendungsfall abstimmen.

Außerdem möchten wir, dass häufig verwendete Datensätze leicht verfügbar sind. So können wir schnell experimentelle Modelle erstellen, ohne dass wir eine Datenerfassungspipeline einrichten oder Daten aus anderen Quellen importieren und bereinigen müssen.

Zu diesem Zweck würden wir uns wünschen, dass diese Rahmenwerke sowohl Datensätze als auch trainierte Modelle enthalten, damit wir viel schneller ein Basismodell erstellen können.

PyTorch-Datensätze und -Modelle

PyTorch verfügt über Bibliotheken wie torchtext, torchaudio und Fackelvision für NLP-, Audio- bzw. Bildverarbeitungsaufgaben. Wenn Sie also mit PyTorch arbeiten, können Sie die Datensätze und Modelle nutzen, die von diesen Bibliotheken bereitgestellt werden, einschließlich:

• torchtext.datasets und torchtext.models für Datensätze und Verarbeitung für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung
• torchvision.dat Sets und torchvision.models bieten Bilddatensätze und vortrainierte Modelle für Computer Vision Aufgaben
• torchaudio.datasets und torchaudio.models für Datensätze und vortrainierte Modellgewichte und Dienstprogramme für maschinelles Lernen im Audiobereich

TensorFlow-Datensätze und -Modelle

• TensorFlow-Datensätze (offiziell) enthält Datensätze, die Sie mit TensorFlow verwenden können
• TensorFlow Modell-Hub und Modell Garten bieten vortrainierte Modelle zur Verwendung in verschiedenen Domänen

Außerdem können Sie im HuggingFace Model Hub sowohl nach PyTorch- als auch nach TensorFlow-Modellen suchen.

#2. Unterstützung für die Bereitstellung

In der Debatte zwischen PyTorch und TensorFlow steht oft die Unterstützung für den Einsatz im Mittelpunkt.

Ein Modell für maschinelles Lernen, das in Ihrer lokalen Entwicklungsumgebung gut funktioniert, ist ein guter Ausgangspunkt. Um jedoch einen Nutzen aus den maschinellen Lernmodellen zu ziehen, ist es wichtig, sie in der Produktionsumgebung einzusetzen und sie kontinuierlich zu überwachen.

In diesem Abschnitt werfen wir einen Blick auf die Funktionen, die sowohl PyTorch als auch TensorFlow für den Einsatz von maschinellen Lernmodellen in der Produktion bieten.

TensorFlow Erweitert (TFX)

TensorFlow erweitert, abgekürzt tfxist ein Deployment Framework, das auf TensorFlow basiert. Es bietet Funktionen, mit denen Sie Pipelines für maschinelles Lernen orchestrieren und verwalten können. Es bietet u.a. Funktionen zur Datenvalidierung und Datentransformation.

Mit TensorFlow Bedienung können Sie Modelle für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen einsetzen.

TorchServe

Es herrscht die Meinung vor, dass PyTorch in der Forschungsgemeinschaft beliebt ist, während TensorFlow in der Industrie beliebt ist. In letzter Zeit haben jedoch beide Frameworks eine breite Anwendung gefunden.

Wie TensorFlow Serving bietet auch PyTorch mit TorchServe ein einfach zu bedienendes Framework, mit dem Sie PyTorch-Modelle in der Produktion leicht bedienen können. Darüber hinaus können Sie auch TensorFlow Lite für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen auf mobilen und anderen Endgeräten verwenden.

Obwohl beide Frameworks Unterstützung für die Bereitstellung bieten, unterstützt TensorFlow von Haus aus die Bereitstellung von Modellen. Es ist daher die bevorzugte Wahl in Produktionsumgebungen.

#3. Funktionen für die Interpretierbarkeit von Modellen

Sie können Deep Learning-Modelle für Anwendungen in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen erstellen. Wenn die Modelle jedoch Blackboxen sind, die ein bestimmtes Label oder eine Vorhersage ausgeben, besteht die Herausforderung darin, die Vorhersagen des Modells zu interpretieren.

Dies führte zu interpretierbarem maschinellem Lernen (oder erklärbarem ML), um Ansätze zu entwickeln, die die Funktionsweise von neuronalen Netzwerken und anderen maschinellen Lernmodellen erklären.

Daher ist die Interpretierbarkeit für Tiefes Lernen und für ein besseres Verständnis der Funktionsweise neuronaler Netze von größter Bedeutung. Und wir werden sehen, welche Funktionen PyTorch und TensorFlow dafür bieten.

PyTorch Captum

PyTorch Captum, die Bibliothek für die Modellinterpretierbarkeit für PyTorch, bietet mehrere Funktionen für die Modellinterpretierbarkeit.

Zu diesen Funktionen gehören Zuordnungsmethoden wie:

• Integrierte Gradienten
• LIME, SHAP
• DeepLIFT
• GradCAM und Varianten
• Layer-Attributionsmethoden

TensorFlow-Erklären (tf-explain)

Tensorflow Erklären (tf-explain) ist eine Bibliothek, die Funktionen für die Interpretierbarkeit neuronaler Netzwerke bereitstellt, darunter:

• Integrierte Gradienten
• GradCAM
• SmoothGrad
• Vanilla Gradients und mehr.

Bis jetzt haben wir die Funktionen für die Interpretierbarkeit gesehen. Kommen wir nun zu einem anderen wichtigen Aspekt - dem Datenschutz.

#4. Unterstützung für datenschutzkonformes maschinelles Lernen

Die Nützlichkeit von Modellen des maschinellen Lernens hängt vom Zugang zu realen Daten ab. Dies hat jedoch den Nachteil, dass die Privatsphäre der Daten verloren geht. In letzter Zeit gab es bedeutende Fortschritte bei Techniken zum Schutz der Privatsphäre beim maschinellen Lernen, wie z.B. differenzierte Privatsphäre und föderiertes Lernen.

PyTorch Opacus

Differenziell privates Modelltraining stellt sicher, dass einzelne Datensätze trotzdem nützliche Informationen über den Datensatz als Ganzes lernen.

Und mit PyTorch Opacus können Sie Modelle mit differenzieller Privatsphäre trainieren. Wie Sie differenzielles privates Modelltraining durchführen können, erfahren Sie in der Einführung zu Opacus.

TensorFlow föderiert

Föderiertes Lernen macht eine zentrale Datenerfassungs- und -verarbeitungseinheit überflüssig. In einer föderierten Umgebung verlassen die Daten nie den Besitzer oder die Räumlichkeiten. Daher erleichtert das föderierte Lernen eine bessere Datenverwaltung.

TensorFlow föderiert bietet Funktionen zum Trainieren von Machine Learning-Modellen auf dezentralen Daten.

#5. Einfaches Lernen

PyTorch ist ein Pythonic Deep-Learning Framework. Für die komfortable Programmierung in PyTorch sind mittlere Python-Kenntnisse erforderlich, einschließlich eines guten Verständnisses von objektorientierten Programmierkonzepten wie Vererbung.

Mit TensorFlow hingegen können Sie die Keras-API verwenden. Diese High-Level-API abstrahiert einige der Low-Level-Implementierungsdetails. Wenn Sie also gerade erst mit der Erstellung von Deep Learning-Modellen beginnen, ist Keras für Sie vielleicht einfacher zu bedienen.

PyTorch vs. TensorFlow: Ein Überblick

Bis jetzt haben wir die Funktionen von PyTorch und TensorFlow besprochen. Hier ist ein umfassender Vergleich:

Ressourcen zum Lernen

Lassen Sie uns zum Abschluss unserer Diskussion noch einige hilfreiche Ressourcen zum Erlernen von PyTorch und TensorFlow besprechen. Dies ist keine erschöpfende Liste, sondern eine Liste ausgewählter Ressourcen, mit denen Sie sich schnell in diese Frameworks einarbeiten können.

#1. Deep Learning mit PyTorch: Ein 60-Minuten-Blitz

Das 60-minütiges Blitz-Tutorial auf der offiziellen PyTorch-Website ist eine hervorragende, anfängerfreundliche Ressource zum Erlernen von PyTorch.

Dieses Tutorial hilft Ihnen dabei, sich mit den Grundlagen von PyTorch wie Tensoren und Autographen vertraut zu machen und ein grundlegendes neuronales Netzwerk zur Bildklassifizierung mit PyTorch aufzubauen.

#2. Deep Learning mit PyTorch: Von Null auf GANs

Tiefes Lernen mit PyTorch: Zero to GANs von Jovian.ai ist eine weitere umfassende Ressource für das Erlernen von Deep Learning mit PyTorch. Im Laufe von etwa sechs Wochen können Sie lernen:

• PyTorch-Grundlagen: Tensoren und Gradienten
• Lineare Regression in PyTorch
• Aufbau von tiefen neuronalen Netzen, ConvNets und ResNets in PyTorch
• Aufbau von generativen adversen Netzen (GANs)

#3. TensorFlow 2.0 Komplettkurs

Wenn Sie sich mit TensorFlow vertraut machen wollen, ist der TensorFlow 2.0 Complete Course auf dem Community-Kanal von freeCodeCamp sehr hilfreich.

#4. TensorFlow - Python Deep Learning Neuronales Netzwerk API von DeepLizard

Ein weiterer großartiger TensorFlow-Kurs für Anfänger stammt von DeepLizard. In diesem Einsteigerfreundlicher TensorFlow-Kurs lernen Sie die Grundlagen des Deep Learning, einschließlich:

• Laden und Vorverarbeiten von Datensätzen
• Aufbau von neuronalen Vanille-Netzwerken
• Aufbau von faltungsneuronalen Netzwerken (CNNs)

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieser Artikel Ihnen geholfen hat, einen umfassenden Überblick über PyTorch und TensorFlow zu erhalten. Die Wahl des optimalen Frameworks hängt von dem Projekt ab, an dem Sie gerade arbeiten. Außerdem müssen Sie dabei die Unterstützung für die Bereitstellung, die Erklärbarkeit und vieles mehr in Betracht ziehen.

Sind Sie ein Python-Programmiererder diese Frameworks erlernen möchte? Dann können Sie eine oder mehrere der oben genannten Ressourcen in Betracht ziehen.

Und wenn Sie sich für NLP interessieren, sollten Sie sich diese Liste von Kurse zur natürlichen Sprachverarbeitung ansehen. Viel Spaß beim Lernen!