Article original : PyTorch vs TensorFlow – Which is Better for Deep Learning Projects?
Dans cet article, nous allons examiner deux bibliothèques populaires de deep learning PyTorch et TensorFlow et voir comment elles se comparent.
Si vous commencez avec le deep learning, les outils et frameworks disponibles peuvent être écrasants. Les experts de l'industrie peuvent recommander TensorFlow tandis que les ingénieurs ML chevronnés peuvent préférer PyTorch.
Ces deux frameworks sont des outils puissants de deep learning. Alors que TensorFlow est utilisé dans la recherche Google et par Uber, PyTorch alimente le ChatGPT d'OpenAI et l'autopilote de Tesla.
Choisir entre ces deux frameworks est un défi courant pour les développeurs. Si vous êtes dans cette situation, dans cet article nous allons comparer TensorFlow et PyTorch pour vous aider à faire un choix éclairé.
Comprendre PyTorch et TensorFlow
Commençons par mieux connaître nos concurrents.
PyTorch, créé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook, a gagné en reconnaissance pour sa simplicité et sa convivialité. PyTorch peut gérer efficacement des graphes de calcul dynamiques.
Un graphe de calcul est une représentation visuelle des opérations mathématiques et de leurs relations. C'est comme un organigramme qui montre comment les données circulent à travers le modèle de deep learning.
L'entraînement des réseaux de neurones implique beaucoup de calculs. Ainsi, les graphes de calcul aident les ordinateurs à organiser et à exécuter les calculs efficacement lors de l'entraînement des réseaux de neurones.
PyTorch est facile à utiliser, ce qui en fait un choix privilégié parmi les développeurs et les chercheurs. Pour les personnes qui apprécient un framework simple pour leurs projets, PyTorch est un choix parfait.
TensorFlow, le produit de Google, possède des capacités de production robustes et un support pour l'entraînement distribué. TensorFlow excelle dans les scénarios où vous avez besoin de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle dans des applications réelles.
L'entraînement distribué est une technique utilisée en deep learning pour entraîner des modèles grands et complexes. En répartissant le processus d'entraînement sur plusieurs machines ou appareils, il est utile lorsque l'on traite des ensembles de données massifs.
TensorFlow est le choix privilégié pour les entreprises qui ont besoin de scalabilité et de fiabilité dans leurs modèles de deep learning.
Ainsi, comme vous pouvez le voir, le choix entre PyTorch et TensorFlow dépend souvent des besoins spécifiques d'un projet.
PyTorch vs TensorFlow Quel est le bon pour vous ?
Facilité d'apprentissage et d'utilisation
Lorsque vous commencez un nouveau projet, il est utile d'avoir une courbe d'apprentissage plus facile. Cela aide à la fois à construire le projet ainsi qu'à embaucher / former des ingénieurs pour votre projet.
PyTorch est plus simple et a une manière "Pythonique" de faire les choses. C'est un favori pour les débutants et les chercheurs. Et son graphe de calcul dynamique signifie que vous pouvez changer les choses à la volée, ce qui est idéal pour l'expérimentation.
TensorFlow offre une approche plus structurée. Son graphe de calcul statique nécessite un peu plus de planification à l'avance. TensorFlow vient également avec une courbe d'apprentissage abrupte. Mais cela peut conduire à des modèles plus optimisés et à haute performance.
TensorFlow 2.0 a également fait des progrès en termes de simplicité. Il a incorporé plus de la nature dynamique de PyTorch grâce à sa fonction Eager Execution.
Mais en termes de simplicité et de facilité d'apprentissage, PyTorch est un vainqueur clair.
Performance et scalabilité
En termes de performance et de scalabilité, TensorFlow brille. Il peut gérer l'entraînement distribué à grande échelle avec facilité. Ainsi, TensorFlow est un choix privilégié pour les environnements de production.
L'outil intégré de TensorFlow, TensorBoard, est également un outil puissant pour la visualisation et le débogage.
PyTorch est en train de rattraper son retard, avec des mises à jour récentes améliorant sa scalabilité.
PyTorch a apporté des améliorations pour supporter l'entraînement distribué et la scalabilité. Il fournit des outils pour vous aider à entraîner des modèles de deep learning sur plusieurs GPUs et même sur plusieurs machines.
Mais TensorFlow conserve toujours l'avantage dans le déploiement de modèles à grande échelle en production.
Communauté et support
La force d'un framework est également partiellement définie par sa communauté. Comme ce sont des frameworks open-source, il n'y a pas de support client. Vous devez donc dépendre de la communauté pour obtenir de l'aide si vous êtes bloqué lors de la construction d'un projet utilisant ces frameworks.
TensorFlow, étant plus ancien, a une communauté plus large. Il dispose également d'un vaste éventail de tutoriels, de cours et de livres.
PyTorch, bien que plus jeune, a connu une croissance rapide de sa communauté. PyTorch est un favori, surtout parmi les chercheurs, car il est facile d'utiliser PyTorch pour expérimenter avec des ensembles de données.
Les deux frameworks ont un fort support, mais la maturité de TensorFlow lui donne un léger avantage dans ce domaine.
Flexibilité et innovation
Si vous travaillez sur des recherches de pointe ou avez besoin de plus de flexibilité, PyTorch est votre meilleur choix. Son graphe de calcul dynamique permet des architectures de modèles plus créatives et complexes.
Comme je l'ai dit auparavant, cette flexibilité fait de PyTorch un outil apprécié dans la communauté de la recherche. Là où le prototypage rapide et l'expérimentation sont clés, PyTorch est votre meilleure option.
TensorFlow a travaillé pour ajouter plus de flexibilité. Mais c'est une bataille difficile à gagner puisque PyTorch est construit pour la simplicité dès le départ.
Adoption par l'industrie
PyTorch (bleu) vs TensorFlow (rouge)
TensorFlow a généralement eu l'avantage, en particulier dans les grandes entreprises et les environnements de production. Sa robustesse et sa scalabilité en font un choix sûr pour les entreprises.
Mais PyTorch gagne rapidement du terrain. Comme vous pouvez le voir dans le graphique des tendances, PyTorch a déjà dépassé TensorFlow en tant que bibliothèque de deep learning la plus recherchée. Vous pouvez trouver le graphique en direct ici.
De multiples industries commencent à adopter PyTorch pour la recherche et le développement en raison de sa convivialité et de sa flexibilité. PyTorch a également prouvé sa capacité en tant qu'outil de niveau production après la sortie de modèles comme ChatGPT.
Voici une liste d'entreprises utilisant TensorFlow et PyTorch.
Produits utilisant TensorFlow
- Recherche Google et Recommandations : Google utilise TensorFlow pour améliorer son moteur de recherche et ses systèmes de recommandation. Il aide à améliorer la précision de la recherche et fournit des recommandations personnalisées basées sur le comportement et les préférences de l'utilisateur.
- Accélérateur de Deep Learning NVIDIA (NVDLA) : NVDLA est un accélérateur matériel pour les applications de deep learning. Il utilise TensorFlow pour optimiser et déployer des modèles sur ce matériel.
- Michelangelo d'Uber : Uber utilise TensorFlow dans sa plateforme Michelangelo pour le machine learning. Il assiste dans diverses tâches, y compris les prédictions d'ETA, la détection de fraude et la tarification dynamique.
Produits utilisant PyTorch
- Facebook : Puisque PyTorch est de Facebook, Facebook utilise PyTorch pour diverses recherches internes en IA et applications, y compris les recommandations de contenu et la traduction linguistique.
- Autopilote de Tesla : Le système Autopilote de Tesla repose sur PyTorch pour ses composants de deep learning, tels que la détection d'objets et la navigation.
- Modèles GPT d'OpenAI : De nombreux modèles de langage d'OpenAI, y compris GPT-2 et GPT-3, sont construits en utilisant PyTorch. Ces modèles sont utilisés pour une large gamme de tâches de traitement du langage naturel, y compris la génération de texte et la traduction linguistique.
Conclusion
Choisir entre PyTorch et TensorFlow dépend des besoins de votre projet.
Pour ceux qui ont besoin de facilité d'utilisation et de flexibilité, PyTorch est un excellent choix. Si vous préférez la scalabilité dès le départ, le déploiement en production et un écosystème mature, TensorFlow pourrait être la voie à suivre.
Les deux frameworks évoluent, alors gardez un œil sur leur développement. Votre choix aujourd'hui pourrait ne pas être votre choix demain. N'oubliez pas que le meilleur outil est celui qui convient aux besoins de votre projet et non celui qui est populaire.
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