Si vous êtes familier avec l’apprentissage profond, vous avez probablement entendu la phrase PyTorch vs TensorFlow plus d’une fois.
PyTorch et TensorFlow sont deux des frameworks d’apprentissage profond les plus populaires. Ce guide présente une vue d’ensemble des principales caractéristiques de ces deux frameworks, afin de vous aider à décider lequel utiliser pour votre prochain projet d’apprentissage profond.
Dans cet article, nous commencerons par présenter les deux frameworks : PyTorch et TensorFlow. Ensuite, nous résumerons les fonctionnalités qu’ils offrent.
Commençons !
Qu’est-ce que PyTorch ?
PyTorch est un framework open-source permettant de construire des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour diverses applications, notamment le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique.
Il s’agit d’un framework Pythonic développé par Meta AI (anciennement Facebook AI) en 2016, basé sur Torch, un package écrit en Lua.
Récemment, Meta AI a publié PyTorch 2.0. La nouvelle version offre un meilleur support pour l’entraînement distribué, la compilation de modèles et les réseaux neuronaux graphiques (GNN), entre autres.
Qu’est-ce que TensorFlow ?
Introduit en 2014, TensorFlow est un framework d’apprentissage automatique de bout en bout open-source de Google. Il est doté de fonctionnalités pour la préparation des données, le déploiement de modèles et les MLOps.
Avec TensorFlow, vous bénéficiez d’un support de développement multiplateforme et d’un support prêt à l’emploi pour toutes les étapes du cycle de vie de l’apprentissage automatique.
PyTorch vs. TensorFlow
PyTorch et TensorFlow sont tous deux des frameworks très populaires dans la communauté de l’apprentissage profond. Pour la plupart des applications sur lesquelles vous souhaitez travailler, ces deux frameworks fournissent un support intégré.
Nous allons ici résumer les principales caractéristiques de PyTorch et de TensorFlow et identifier les cas d’utilisation pour lesquels vous pourriez préférer un framework à l’autre.
#1. Bibliothèque d’ensembles de données et de modèles pré-entraînés
Un framework d’apprentissage profond devrait être livré avec des piles. Souvent, vous ne voudrez pas coder un modèle à partir de zéro. Vous pouvez plutôt utiliser des modèles pré-entraînés et les adapter à votre cas d’utilisation.
De même, nous voudrions que les ensembles de données couramment utilisés soient facilement accessibles. Cela nous permettrait de construire rapidement des modèles expérimentaux sans avoir à mettre en place un pipeline de collecte de données ou à importer et nettoyer des données provenant d’autres sources.
À cette fin, nous voudrions que ces frameworks soient livrés avec des ensembles de données et des modèles pré-entraînés afin que nous puissions obtenir un modèle de base beaucoup plus rapidement.
Jeux de données et modèles PyTorch
PyTorch dispose de bibliothèques telles que torchtext, torchaudio et torchvision pour les tâches de traitement du langage naturel, de l’audio et de l’image, respectivement. Ainsi, lorsque vous travaillez avec PyTorch, vous pouvez exploiter les ensembles de données et les modèles fournis par ces bibliothèques, notamment :
torchtext.datasetsettorchtext.modelspour les ensembles de données et le traitement des tâches de traitement du langage natureltorchvision.datasetsettorchvision.modelsfournissent des ensembles de données d’images et des modèles pré-entraînés pour les tâches de vision par ordinateur- torchaudio
.datasetsettorchaudio.modelspour des ensembles de données, des poids de modèles pré-entraînés et des utilitaires pour l’apprentissage automatique sur l’audio
Ensembles de données et modèles TensorFlow
- TensorFlow datasets (official) comprend des ensembles de données que vous pouvez facilement utiliser avec TensorFlow
- TensorFlow Model Hub et Model Garden proposent des modèles pré-entraînés disponibles pour une utilisation dans de nombreux domaines
En outre, vous pouvez rechercher des modèles PyTorch et TensorFlow dans le HuggingFace Model Hub.
#2. Support pour le déploiement
Dans le débat PyTorch vs. TensorFlow, l’aide au déploiement occupe souvent le devant de la scène.
Un modèle d’apprentissage automatique qui fonctionne parfaitement dans votre environnement de développement local est un bon point de départ. Cependant, pour tirer profit des modèles d’apprentissage automatique, il est important de les déployer en production et de les surveiller en permanence.
Dans cette section, nous allons examiner les fonctionnalités offertes par PyTorch et TensorFlow pour déployer des modèles d’apprentissage automatique en production.
TensorFlow étendu (TFX)
TensorFlow Extended, abrégé en tfx, est un cadre de déploiement basé sur TensorFlow. Il fournit des fonctionnalités qui vous aident à orchestrer et à maintenir les pipelines d’apprentissage automatique. Il fournit des fonctionnalités pour la validation et la transformation des données, entre autres.
Avec TensorFlow Serving, vous pouvez déployer des modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production.
TorchServe
Il est communément admis que PyTorch est populaire dans la communauté des chercheurs tandis que TensorFlow l’est dans l’industrie. Cependant, ces deux frameworks ont récemment trouvé une utilisation répandue.
Comme TensorFlow Serving, PyTorch fournit TorchServe, un framework facile à utiliser qui facilite le service des modèles PyTorch en production. En outre, vous pouvez également utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d’apprentissage automatique sur des appareils mobiles et d’autres appareils périphériques.
Bien que les deux frameworks offrent un support de déploiement, TensorFlow supporte nativement le déploiement de modèles. C’est donc le choix préféré dans les environnements de production.
#3. Fonctionnalités pour l’interprétabilité des modèles
Vous pouvez construire des modèles d’apprentissage profond pour des applications utilisées dans des domaines tels que la santé et la finance. Mais si les modèles sont des boîtes noires qui produisent une étiquette ou une prédiction donnée, il est difficile d’interpréter les prédictions du modèle.
C’est ce qui a conduit à l’apprentissage automatique interprétable (ou ML explicable), qui propose des approches permettant d’expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux et d’autres modèles d’apprentissage automatique.
L’interprétabilité est donc très importante pour l’apprentissage profond et pour mieux comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux. Nous allons voir quelles fonctionnalités PyTorch et TensorFlow offrent à cet effet.
PyTorch Captum
PyTorch Captum, la bibliothèque d’interprétabilité des modèles pour PyTorch, fournit plusieurs fonctionnalités pour l’interprétabilité des modèles.
Ces fonctionnalités comprennent des méthodes d’attribution telles que :
- Gradients intégrés
- LIME, SHAP
- DeepLIFT
- GradCAM et variantes
- Méthodes d’attribution des couches
TensorFlow Explain (tf-explain)
Tensorflow Expl ain (tf-explain) est une bibliothèque qui fournit des fonctionnalités pour l’interprétabilité des réseaux neuronaux, y compris :
- Gradients intégrés
- GradCAM
- SmoothGrad
- Vanilla Gradients et plus encore.
Jusqu’à présent, nous avons vu les fonctionnalités d’interprétabilité. Passons maintenant à un autre aspect important : la protection de la vie privée.
#4. Prise en charge de l’apprentissage automatique préservant la vie privée
L’utilité des modèles d’apprentissage automatique dépend de l’accès aux données du monde réel. Cependant, cela présente l’inconvénient de perdre la confidentialité des données. Récemment, des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine des techniques d’apprentissage automatique préservant la vie privée, telles que la confidentialité différentielle et l’apprentissage fédéré.
PyTorch Opacus
L’apprentissage différentiel de modèles privés garantit que les enregistrements individuels continuent d’apprendre des informations utiles sur l’ensemble de la base de données.
PyTorch Op acus vous permet de former des modèles à confidentialité différentielle. Pour savoir comment mettre en œuvre l’apprentissage de modèles à confidentialité différentielle, consultez l’introduction à Opacus.
TensorFlow fédéré
L’apprentissage fédéré supprime le besoin d’une entité centralisée de collecte et de traitement des données. Dans un cadre fédéré, les données ne quittent jamais le propriétaire ou les locaux. Par conséquent, l’apprentissage fédéré facilite une meilleure gouvernance des données.
TensorFlow Federated fournit des fonctionnalités pour former des modèles d’apprentissage automatique sur des données décentralisées.
#5. Facilité d’apprentissage
PyTorch est un framework d’apprentissage profond Python. Pour coder confortablement dans PyTorch, il faut avoir des connaissances intermédiaires en Python, y compris une bonne maîtrise des concepts de programmation orientée objet tels que l’héritage.
En revanche, avec TensorFlow, vous pouvez utiliser l’API Keras. Cette API de haut niveau fait abstraction de certains détails de mise en œuvre de bas niveau. Par conséquent, si vous débutez dans la construction de modèles d’apprentissage profond, vous trouverez peut-être Keras plus facile à utiliser.
PyTorch vs. TensorFlow : une vue d’ensemble
Jusqu’à présent, nous avons discuté des caractéristiques de PyTorch et de TensorFlow. Voici une comparaison complète :
| Fonctionnalité | PyTorch | TensorFlow |
|---|---|---|
| Jeux de données et modèles pré-entraînés dans torchtext, touch audio et torchvision | Bibliothèque d’ensembles de données et de modèles pré-entraînés | Jeux de données et modèles pré-entraînés en torchtext, torchaudio et torchvision |
| Déploiement | TorchServe pour servir les modèles d’apprentissage automatique | TensorFlow Serving et TensorFlow Lite pour le déploiement de modèles |
| Interprétabilité des modèles | PyTorch Captum | tf-explain |
| Apprentissage automatique préservant la vie privée | PyTorch Opacus pour l’apprentissage de modèles différentiellement privés | TensorFlow Federated pour l’apprentissage automatique fédéré |
| Facilité d’apprentissage | Nécessite des compétences intermédiaires en Python | Relativement plus facile à apprendre et à utiliser |
Ressources d’apprentissage
Enfin, terminons notre discussion en passant en revue quelques ressources utiles pour apprendre PyTorch et TensorFlow. Il ne s’agit pas d’une liste exhaustive, mais d’une liste de ressources triées sur le volet qui vous permettront de vous familiariser rapidement avec ces frameworks.
#1. Apprentissage profond avec PyTorch : Un blitz de 60 minutes
Le tutoriel de 60 minutes sur le site officiel de PyTorch est une excellente ressource pour les débutants pour apprendre PyTorch.
Ce tutoriel vous aidera à vous familiariser avec les principes fondamentaux de PyTorch, tels que les tenseurs et les autographes, et à construire un réseau neuronal de classification d’images de base avec PyTorch.
#2. Apprentissage profond avec PyTorch : Du zéro au GAN
L’apprentissage profond avec PyTorch : Zero to GANs par Jovian.ai est une autre ressource complète pour apprendre l’apprentissage profond avec PyTorch. Sur une période d’environ six semaines, vous pouvez apprendre :
- Les bases de PyTorch : tenseurs et gradients
- La régression linéaire dans PyTorch
- Construire des réseaux neuronaux profonds, ConvNets et ResNets avec PyTorch
- Construire des réseaux adversoriels génératifs (GAN)
#3. Cours complet TensorFlow 2.0
Si vous souhaitez vous familiariser avec TensorFlow, le cours complet TensorFlow 2.0 sur le canal communautaire de freeCodeCamp vous sera utile.
#4. TensorFlow – Python Deep Learning Neural Network API par DeepLizard
Un autre excellent cours TensorFlow pour les débutants est celui de DeepLizard. Dans ce cours TensorFlow adapté aux débutants, vous apprendrez les bases de l’apprentissage profond, y compris :
- Chargement et prétraitement des ensembles de données
- Construction de réseaux neuronaux vanille
- Construction de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
Conclusion
En résumé, cet article vous a permis d’obtenir une vue d’ensemble de PyTorch et TensorFlow. Le choix du framework optimal dépendra du projet sur lequel vous travaillez. En outre, vous devrez prendre en compte le support pour le déploiement, la facilité d’explication, et plus encore.
Êtes-vous un programmeur Python désireux d’apprendre ces frameworks ? Si c’est le cas, vous pouvez envisager d’explorer une ou plusieurs des ressources partagées ci-dessus.
Et si vous êtes intéressé par le traitement du langage naturel, consultez cette liste de cours de traitement du langage naturel à suivre. Bon apprentissage !