PyTorch vs TensorFlow : Guide expert pour choisir le meilleur framework Deep Learning

La popularité croissante du deep learning a créé une saine compétition entre les frameworks de deep learning. PyTorch et TensorFlow se démarquent comme les deux frameworks de deep learning les plus populaires. Les bibliothèques rivalisent tête-à-tête pour prendre la tête en tant qu'outil principal de deep learning.

TensorFlow est plus ancien et a toujours eu une avance grâce à cela, mais PyTorch a rattrapé son retard ces six derniers mois. Il y a beaucoup de confusion sur le bon choix lors de la sélection d'un framework de deep learning pour un projet.

Cet article compare PyTorch vs TensorFlow et fournit une comparaison approfondie des deux frameworks.

PyTorch vs TensorFlow : Aperçu

PyTorch et TensorFlow surveillent tous deux ce que fait leur concurrence. Cependant, il subsiste encore des différences entre les deux frameworks.

Note : Ce tableau est défilable horizontalement.

Bibliothèque	PyTorch	TensorFlow 2.0
Créé par	FAIR Lab (Facebook AI Research Lab)	Google Brain Team
Basé sur	Torch	Theano
Production	Axé recherche	Axé industrie
Visualisation	Visdom	TensorBoard
Déploiement	TorchServe (expérimental)	TensorFlow Serving
Déploiement Mobile	Oui (expérimental)	Oui
Gestion des périphériques	CUDA	Automatisée
Génération de graphes	Modes dynamique et statique	Modes eager et statique
Courbe d'apprentissage	Plus facile pour développeurs et chercheurs	Plus facile pour projets niveau industrie
Cas d'usage	Facebook, CheXNet, Tesla Autopilot, Uber, PYRO	Google, Sinovation Ventures, PayPal, China Mobile

1. Visualisation

La visualisation manuelle prend du temps. PyTorch et TensorFlow ont tous deux des outils pour l'analyse visuelle rapide. Cela facilite la révision du processus d'entraînement. La visualisation est aussi excellente pour présenter les résultats.

TensorFlow

TensorBoard est utilisé pour visualiser les données. L'interface est interactive et visuellement attrayante. TensorBoard fournit une vue détaillée des métriques et données d'entraînement. Les données sont facilement exportables et superbes pour la présentation. Des plugins rendent TensorBoard disponible pour PyTorch aussi.

Cependant, TensorBoard est encombrant et compliqué à utiliser.

PyTorch

PyTorch utilise Visdom pour la visualisation. L'interface est légère et simple à utiliser. Visdom est flexible et personnalisable. Le support direct des tenseurs PyTorch le rend simple à utiliser.

Visdom manque d'interactivité et de nombreuses fonctionnalités essentielles pour la vue d'ensemble des données.

2. Génération de graphes

Il y a deux types de génération d'architecture de réseau de neurones :

• Graphes statiques – Architecture de couches fixe. Le graphe est généré d'abord, puis les données y sont poussées.
• Graphes dynamiques – Architecture de couches dynamique. Le graphe est défini implicitement avec la surcharge de données.

TensorFlow

TensorFlow a utilisé des graphes statiques depuis le début. Les graphes statiques permettent la distribution sur plusieurs machines. Les modèles sont déployés indépendamment du code. L'utilisation de graphes statiques a rendu TensorFlow plus adapté à la production et flexible avec de nouvelles architectures.

TensorFlow a ajouté une fonctionnalité imitant les graphes dynamiques appelée eager execution. TensorFlow 2 s'exécute sur eager execution par défaut. La génération de graphe statique est disponible en désactivant eager execution.

PyTorch

PyTorch proposait des graphes dynamiques dès le départ. Cette fonctionnalité a mis PyTorch en compétition avec TensorFlow.

La capacité de modifier les graphes à la volée s'est avérée être une approche plus conviviale pour les programmeurs et chercheurs de la génération de réseaux de neurones. Les données structurées et variations de taille sont plus faciles à gérer avec des graphes dynamiques. PyTorch fournit aussi des graphes statiques.

3. Courbe d'apprentissage

La courbe d'apprentissage dépend de l'expérience précédente et de l'objectif final de l'utilisation du deep learning.

TensorFlow

TensorFlow est la bibliothèque la plus difficile. Les fonctions Keras rendent TensorFlow plus facile à utiliser. Généralement, TensorFlow est dur à comprendre pour quelqu'un qui débute dans le deep learning.

La raison en est la fonctionnalité diverse de TensorFlow. Il y a beaucoup de fonctionnalités à explorer et comprendre. Cela distrait et est redondant pour un débutant.

PyTorch

PyTorch est la bibliothèque la plus facile à apprendre. Le code est plus facile à expérimenter si Python est familier. Il y a une approche Pythonique pour créer un réseau de neurones dans PyTorch. La flexibilité de PyTorch signifie que le code est propice à l'expérimentation.

PyTorch n'est pas aussi riche en fonctionnalités, mais toutes les fonctionnalités essentielles sont disponibles. PyTorch est plus simple pour démarrer et apprendre.

4. Déploiement

Le déploiement est une étape de développement logiciel importante pour les équipes de développement. Le déploiement logiciel rend un programme ou application disponible pour l'utilisation par les consommateurs.

TensorFlow

TensorFlow utilise TensorFlow Serving pour le déploiement de modèles. TensorFlow Serving est conçu pour les environnements de production et industrie. Le déploiement est flexible et haute performance avec une API client REST. TensorFlow Serving s'intègre bien avec Docker et Kubernetes.

PyTorch

PyTorch a récemment commencé à s'attaquer au problème du déploiement. TorchServe déploie les modèles PyTorch. Il y a une API RESTful pour l'intégration d'applications. L'API PyTorch est extensible pour le déploiement mobile. TorchServe s'intègre avec Kubernetes.

5. Parallélisme et Entraînement Distribué

Le parallélisme et l'entraînement distribué sont essentiels pour le Big Data. Les métriques générales sont :

• Augmentation de vitesse – Ratio de la vitesse d'un modèle séquentiel (GPU unique) comparé à la vitesse du modèle parallèle (multiples GPU).
• Débit – Le nombre maximal d'images passées par le modèle par unité de temps.
• Évolutivité – Comment le système gère les augmentations de charge de travail.

Il y a deux façons de distribuer la charge d'entraînement :

• Parallélisme de modèle – Les couches du modèle sont réparties sur différents périphériques. Des parties du graphe sont utilisées simultanément dans l'entraînement.
• Parallélisme de données – Tous les périphériques ont une copie du modèle entier. Chaque périphérique s'entraîne sur différents échantillons de données. La méthode SGD synchrone (Stochastic Gradient Descent) est préférée.

Parallélisme de modèle TensorFlow

Pour placer une partie du modèle sur un périphérique spécifique dans TensorFlow, utilisez tf.device.

Par exemple, diviser deux couches linéaires sur deux GPU différents :

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)

Parallélisme de modèle PyTorch

Déplacez des parties du modèle vers différents périphériques dans PyTorch en utilisant la méthode nn.Module.to.

Par exemple, déplacer deux couches linéaires vers deux GPU différents :

import torch.nn as nn
layer1 = nn.Linear(8,16).to('cuda:0')
layer2 = nn.Linear(16,4).to('cuda:1')

Parallélisme de données TensorFlow

Pour faire du SGD synchrone dans TensorFlow, définissez la stratégie de distribution avec tf.distribute.MirroredStrategy() et enveloppez l'initialisation du modèle :

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = ...
    model.compile(...)

Après la compilation du modèle avec l'enveloppe, entraînez le modèle comme d'habitude.

Parallélisme de données PyTorch

Pour le SGD synchrone dans PyTorch, enveloppez le modèle dans torch.nn.DistributedDataParallel après l'initialisation du modèle et définissez le rang du numéro de périphérique en commençant par zéro :

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

6. Gestion des périphériques

D'immenses changements de performance se produisent lors de la gestion des périphériques. PyTorch et TensorFlow appliquent bien les réseaux de neurones, mais l'exécution diffère.

TensorFlow

TensorFlow bascule automatiquement vers l'utilisation du GPU si un GPU est disponible. Il y a un contrôle sur les GPUs et comment ils sont accédés. L'accélération GPU est automatisée. Cela signifie qu'il n'y a pas de contrôle sur l'utilisation de la mémoire.

PyTorch

PyTorch utilise CUDA pour spécifier l'utilisation du GPU ou CPU. Le modèle ne s'exécutera pas sans spécifications CUDA pour l'utilisation GPU et CPU. L'utilisation du GPU n'est pas automatisée, ce qui signifie qu'il y a un meilleur contrôle sur l'utilisation des ressources. PyTorch améliore le processus d'entraînement par le contrôle GPU.

7. Cas d'usage pour les deux plateformes Deep Learning

TensorFlow et PyTorch ont d'abord été utilisés dans leurs entreprises respectives. Depuis qu'ils sont devenus open source, il y a de nombreux cas d'usage en dehors de Google et Facebook.

TensorFlow

Les chercheurs de Google au Google Brain Team ont d'abord utilisé TensorFlow pour les projets de recherche Google. Google utilise TensorFlow pour :

• Résultats de recherche et autocomplétion.
• Speech-to-text et technologie vocale.
• Reconnaissance et classification d'images.
• Systèmes de traduction automatique.
• Détection de spam pour Gmail.

Il y a de nombreux cas d'usage en dehors de Google aussi. Par exemple :

• Sinovation Ventures – Classification et segmentation de maladies باستخدام des images de rétines.
• PayPal – Détection de fraude avec deep transfer learning et modélisation générative.
• China Mobile – Systèmes deep learning pour détection de problèmes dans les réseaux, prédiction automatisée de fenêtres de basculement et vérification de logs d'opérations.

PyTorch

PyTorch a d'abord été utilisé chez Facebook par le Facebook AI Researchers Lab (FAIR). Facebook utilise PyTorch pour :

• Reconnaissance faciale et détection d'objets.
• Filtrage spam et détection de fausses nouvelles.
• Automatisation du fil d'actualité et système de suggestion d'amis.
• Reconnaissance vocale.
• Systèmes de traduction automatique.

PyTorch est open source. Il y a maintenant de nombreux cas d'usage en dehors de Facebook, tels que :

• CheXNet – Score de probabilité de pneumonie et heatmap radiographie thoracique utilisant réseaux de neurones convolutifs.
• Tesla Autopilot – Vision par ordinateur temps réel multitâche pour véhicules autonomes.
• Uber AI Labs PYRO – Langage de programmation probabiliste pour modélisation probabiliste profonde. Prédiction et optimisation de l'appariement clients-chauffeurs, routes optimales, véhicules intelligents de nouvelle génération.

Devriez-vous utiliser PyTorch ou TensorFlow ?

PyTorch est l'option favorite parmi les programmeurs et chercheurs scientifiques. La communauté scientifique préfère PyTorch en regardant le nombre de citations. Avec les récentes fonctionnalités de déploiement et production, PyTorch est une excellente option pour passer de la recherche à la production.

Les organisations et startups utilisent généralement TensorFlow. Les fonctionnalités de déploiement et production donnent à TensorFlow une bonne réputation dans les cas d'usage entreprise. La visualisation avec TensorBoard montre une présentation élégante aux clients aussi.

PyTorch et TensorFlow sont de puissantes bibliothèques de deep learning qui se développent intensivement. Aujourd'hui, il y a plus de similarités que de différences entre les deux et le passage de l'un à l'autre est un processus fluide.