TensorFlow در مقابل PyTorch: چه چیزی برای یک پروژه یادگیری عمیق بهتر است؟

نویسنده(های): ایشان ماهاجان

در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.

یادگیری عمیق. زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی استفاده از شبکه های عصبی چندلایه، که در غیر این صورت به عنوان شبکه های عصبی عمیق شناخته می شوند. اجازه دادن به جامعه برای شبیه سازی قدرت تصمیم گیری که مغز انسان دارد، یادگیری عمیق در برخی از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی که امروزه در زندگی خود استفاده می کنیم وجود دارد.

اگر با یادگیری عمیق شروع می کنید، متوجه خواهید شد که با تعداد چارچوب ها غرق خواهید شد. با این حال، دو فریمورک را در بالا خواهید دید: PyTorch و TensorFlow. هر دوی این چارچوب ها با داشتن نقاط قوت و ضعف خود، ابزارهای یادگیری عمیق قدرتمندی هستند. PyTorch به ویژگی خلبان خودکار تسلا و ChatGPT OpenAI قدرت می دهد، در حالی که TensorFlow در جستجوی گوگل و اوبر استفاده می شود.

هر دو TensorFlow و PyTorch هر دو در تحقیقات و کد تجاری به شدت بر روی آنها متکی هستند. API ها و پلتفرم های رایانش ابری استفاده از هر دو چارچوب را گسترش می دهند. اگر هر دوی آن‌ها پشتیبانی و استفاده زیادی دارند، چگونه تصمیم می‌گیرید از کدام یک استفاده کنید؟ بیایید به این سوال پاسخ دهیم.

TensorFlow چیست؟

TensorFlow یک پلت فرم سرتاسری برای یادگیری ماشینی، یک کتابخانه منبع باز برجسته که برای انجام طیف گسترده ای از وظایف یادگیری ماشینی و عمیق اختصاص داده شده است. TensorFlow که در سال 2015 توسط گوگل توسعه یافت، دارای قابلیت های گسترده ای است که در نتیجه این ابزار اغلب برای اهداف تحقیقاتی یا شرکت هایی که از آن برای اهداف برنامه نویسی خود استفاده می کنند استفاده می شود. همچنین می توان از آن در زبان های مختلفی مانند پایتون، سی پلاس پلاس، جاوا اسکریپت و جاوا استفاده کرد.

عملکرد

نکته ای که باید به آن توجه کنید این است که نام “TensorFlow” به شما می گوید که چگونه می خواهید با این چارچوب کار کنید. ساختار اصلی داده برای TensorFlow تانسورها هستند. تانسور یک شی جبری است که رابطه چندخطی بین مجموعه‌های اجسام جبری را با توجه به فضای برداری به تفصیل شرح می‌دهد. انواع مختلفی از تانسورها وجود دارد که برخی از محبوب‌ترین آنها اسکالر و بردار هستند که 2 تانسور ساده هستند.

اکنون تمرکز بزرگی برای TensorFlow بر تولید و مقیاس‌پذیری است. وقتی به معماری قوی و پشتیبانی عظیم آن برای استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های مختلف نگاهی بیندازید، آشکار می‌شود. بیایید نگاهی بیندازیم به دلایل دیگری که TensorFlow را برای تولید و مقیاس پذیری قابل اعتماد می کند.

تولید:

1. TensorFlow Extended (TFX):

• خط لوله End-to-End: TFX با ارائه انواع ابزارها و کتابخانه ها برای خطوط لوله یادگیری ماشینی آماده تولید، از کل چرخه حیات مراقبت می کند. بلع داده ها و اعتبارسنجی برای آموزش، ارزیابی و استقرار مدل.
• یکپارچه سازی کامپوننت: TFX دارای مولفه هایی مانند اعتبارسنجی داده های TensorFlow، تبدیل، تجزیه و تحلیل مدل و سرویس است. همه این اجزا به خوبی با هم کار می کنند و گردش کار تولید قابل اعتماد را تضمین می کنند.

2. سرویس TensorFlow:

• استقرار مدل: سرویس TensorFlow به طور خاص برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید مورد استفاده قرار گرفت. با پشتیبانی از ویژگی‌هایی مانند نسخه‌سازی مدل، به‌روزرسانی‌ها را به راحتی اجرا می‌کند.
• عملکرد بالا: TensorFlow برای سرویس دهی با تأخیر کم و بازده بالا بهینه شده است و آن را برای برنامه های تداخل بلادرنگ مناسب می کند.

3. TensorFlow Lite:

• Edge Deployment: TensorFlow Lite به شما امکان می دهد مدل های خود را بر روی تلفن همراه و سایر دستگاه های تعبیه شده استقرار دهید. بهینه سازی مدل ها برای عملکرد و استفاده از منابع، عملکرد کارآمد را در دستگاه های دارای محدودیت منابع تضمین می کند.
• شتاب سخت‌افزاری: علاوه بر این، از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری مختلفی مانند GPU و TPU پشتیبانی می‌کند که امکان افزایش عملکرد در دستگاه‌های لبه را فراهم می‌کند.

مقیاس پذیری:

1. آموزش توزیع شده:

• چندپردازنده گرافیکی و چندTPU پشتیبانی: TensorFlow به گروه‌ها اجازه می‌دهد تا مدل‌ها را در چندین GPU و TPU آموزش دهند و زمان آموزش را کاهش دهد.
• آموزش چند ماشینی: همچنین آموزش در چندین ماشین را تسهیل می کند و امکان کار با ماشین های بسیار بزرگ را فراهم می کند. مجموعه داده ها و مدل های پیچیده

2. داکر و کوبرنتس:

• Containerization: TensorFlow به مدل‌های خود اجازه می‌دهد تا با استفاده از Docker کانتینری شوند و به طور قابل توجهی استقرار، مقیاس‌بندی و مدیریت برنامه‌ها در محیط‌های مختلف را آسان‌تر می‌کند.
• ارکستراسیون: همچنین می توانید از Kubernetes برای ایجاد بارهای کاری TensorFlow استفاده کنید، که مقیاس خودکار، مدیریت برنامه های کانتینری و استقرار را امکان پذیر می کند.

3. یکپارچه سازی ابری:

• پلتفرم Google Cloud AI: TensorFlow که به خوبی با Google Cloud API ادغام می شود، می تواند خدمات مدیریت شده را برای آموزش و ارائه مدل ها ارائه دهد.
• سایر ارائه دهندگان ابر: TensorFlow با دیگر پلتفرم های ابری مانند AWS و Azure به خوبی کار می کند و از استقرار مقیاس پذیر و آموزش در محیط های ابری پشتیبانی می کند.

از این، آشکار می شود که چگونه TensorFlow تولید و مقیاس پذیری را در اولویت قرار می دهد. حتی با وجود همه این قابلیت ها و پشتیبانی، TensorFlow چیز دیگری دارد که باعث می شود کاربران عاشق آن شوند: Keras.

Keras یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز با محبوبیت است ساقه از رابط کاربر پسند آن. Keras یک API سطح بالا و کاربرپسند به شما امکان می دهد مدل های یادگیری عمیق را با حداقل کد بسازید، آموزش دهید و به کار ببرید.

در TensorFlow 2.0، Keras به عنوان “tf.keras” به بسته TensorFlow اضافه شد و آن را به طور رسمی یک API از TensorFlow کرد. این ادغام به کاربران اجازه می دهد تا به سادگی Keras دسترسی داشته باشند و در عین حال از قدرت و انعطاف پذیری که TensorFlow ارائه می دهد نیز استفاده کنند. هر یک از ویژگی های پیشرفته TensorFlow، مانند حلقه های آموزشی سفارشی و TensorFlow Data API را می توان در حین استفاده از “tf.keras” مورد استفاده قرار داد.

همچنین برای مبتدیان بسیار آسان است که با یادگیری عمیق از طریق “tf.keras” به دلیل سادگی شروع کنند. در عین حال، به کاربران پیشرفته انعطاف‌پذیری برای ساخت مدل‌های پیچیده‌تر می‌دهد.

Keras حیات بیشتری را به TensorFlow می بخشد و با معرفی API به آن محبوبیت قابل توجهی می بخشد. اکنون، با تمام این ویژگی ها، ممکن است به نظر برسد که TensorFlow انتخاب واضحی است. TensorFlow پشتیبانی و انعطاف‌پذیری زیادی برای طراحی مدل‌های یادگیری عمیق دارد، پس چرا باید به یک چارچوب متفاوت نگاه کرد؟ خب جواب خیلی ساده است. PyTorch در حین طراحی مدل های یادگیری عمیق شما یک تجربه پویا ارائه می دهد. بنابراین، اجازه دهید نگاهی به PyTorch بیندازیم.

PyTorch چیست؟

PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که توسط فیس بوک توسعه یافته و در سال 2016 منتشر شد. فیس بوک این چارچوب را با هدف تطبیق با تولید TensorFlow منتشر کرد و در عین حال نوشتن کد برای مدل ها را آسان تر کرد. از آنجایی که برنامه‌نویسان پایتون استفاده از آن را آسان می‌دانستند، PyTorch با سرعت زیادی محبوبیت پیدا کرد. PyTorch بر ارائه یک رابط کاربر پسند سطح بالا تاکید دارد در حالی که دارای قدرت و انعطاف پذیری بسیار زیاد برای هر کار یادگیری عمیق است.

عملکرد

همانند TensorFlow، واحد داده برای PyTorch تانسور باقی می ماند. با این حال، PyTorch مبتنی بر Torch است، چارچوبی که برای محاسبات سریع طراحی شده و به زبان Lua نوشته شده است. Torch پیاده‌سازی‌هایی از الگوریتم‌ها و ابزارهای یادگیری عمیق را ارائه کرد که به شدت از طراحی و عملکرد PyTorch الهام گرفت.

اکنون اگرچه PyTorch بر استفاده آسان و خوانایی تاکید دارد، اما قدرت مورد نیاز کاربران را برای انجام وظایف یادگیری عمیق پیچیده حفظ می کند. این به مبتدیان این امکان را می دهد که به راحتی فریم ورک را یاد بگیرند و در عین حال به کاربران پیشرفته تر اجازه می دهد تا مدل های پیچیده تری بسازند. بیایید به چند روش PyTorch برای انجام این کار نگاهی بیندازیم.

1. کتابخانه ها و ابزار جامع:

• Torchvision: کتابخانه ای که مجموعه داده ها، معماری های مدل و تبدیل تصویر را فراهم می کند.
• TorchText: کتابخانه برای پردازش زبان طبیعی (NLP). مجموعه داده‌ها، نشانه‌سازها و بردارهای کلمه از پیش آموزش‌دیده را ارائه می‌دهد.
• TorchAudio: کتابخانه برای پردازش صدا
• PyTorch Lightning: چارچوبی برای ساختار کد PyTorch که مدیریت حلقه های آموزشی و لاگ را آسان تر می کند.

2. نمودارهای محاسباتی پویا:

• Eager Execution: PyTorch نمودارهای محاسباتی را در حین اجرای عملیات می سازد. این ماهیت پویا PyTorch را انعطاف پذیرتر می کند و امکان اشکال زدایی و اصلاح را فراهم می کند.
• بازخورد فوری: از آنجایی که عملیات بلافاصله اجرا می شوند، PyTorch بازخورد فوری می دهد، که آزمایش با معماری ها و استراتژی های مختلف را آسان تر می کند.

3. تولید آماده:

• TorchScript: به شما امکان می دهد مدل های PyTorch را مستقل از پایتون اجرا کنید. استقرار مدل ها در محیط های تولید آسان تر است.
• ONNX (Open Neural Network Exchange): PyTorch از صادرات مدل‌ها به فرمت ONNX پشتیبانی می‌کند، که امکان همکاری با سایر چارچوب‌ها و استقرار بر روی پلتفرم‌های دیگر را فراهم می‌کند.

4. تحقیق و نمونه سازی:

• انعطاف پذیری: ماهیت پویا PyTorch آن را برای تحقیق و نمونه سازی عالی می کند. محققان می توانند ایده های جدید را بدون نگرانی در مورد محدودیت های گراف استاتیک پیاده سازی و آزمایش کنند.
• انجمن فعال: PyTorch دارای یک جامعه فعال از محققان و توسعه دهندگان است که به طور مداوم در توسعه آن مشارکت دارند.

5. تجسم و اشکال زدایی:

• ادغام TensorBoard: ادغام با TensorBoard به PyTorch اجازه می دهد تا به تجسم معیارهای آموزشی، نمودارهای مدل و سایر اطلاعات دسترسی داشته باشد.
• ابزارهای پیشرفته اشکال زدایی: ماهیت پویا PyTorch اشکال زدایی را ساده می کند و به افراد امکان می دهد از ابزارهای اشکال زدایی استاندارد پایتون استفاده کنند.

موارد استفاده

ما در مورد نقاط قوت فردی PyTorch و TensorFlow صحبت کرده ایم، اما در مورد موارد استفاده آنها چطور؟ چه زمانی برای اجرای یکی یا دیگری مناسب تر است؟ موارد استفاده برای TensorFlow عبارتند از:

• توسعه تولید: با اجزایی مانند TensorFlow Serving و Lite، TensorFlow برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در تولید بسیار مناسب است. TensorFlow یک سیستم سرویس دهی با کارایی بالا را برای مدل ها فراهم می کند در حالی که به کاربر امکان می دهد روی دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده مستقر شود.
• یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ: TensorFlow دارای پشتیبانی داخلی برای آموزش در چندین GPU و ماشین است. این باعث می شود که برای کارهای یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ بسیار مناسب باشد.
• برنامه ها: TensorFlow به خوبی با برنامه های تجاری و سازمانی مانند Google Cloud ادغام می شود، جایی که TensorFlow می تواند از پلتفرم هوش مصنوعی، BigQuery و Cloud Storage استفاده کند.

در مورد PyTorch، آنها به شرح زیر هستند:

• تحقیق: نمودار محاسباتی پویا PyTorch به آن اجازه می دهد تا برای اهداف تحقیق و نمونه سازی به خوبی کار کند. این امکان توسعه مدل شهودی و انعطاف پذیرتر را فراهم می کند.
• Computer Vision و NLP: با استفاده از چشم انداز با PyTorch، به ابزارهایی برای بینایی کامپیوتری، از جمله مدل های از پیش آموزش دیده، مجموعه داده ها و تبدیل تصویر دسترسی خواهید داشت. TorchText مجموعه داده‌ها، نشانه‌سازها و جاسازی‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده را برای پردازش زبان طبیعی ارائه می‌دهد.
• آموزش: از آنجایی که PyTorch از سینتکس پایتون پیروی می کند، یادگیری و استفاده از آن را برای مبتدیان بسیار آسان می کند. PyTorch اغلب در دوره های آکادمیک استفاده می شود.

اندیشه های پایانی

بیایید خلاصه کنیم – TensorFlow و PyTorch چارچوب های قدرتمندی برای یادگیری عمیق هستند. TensorFlow اغلب برای اهداف استقرار استفاده می شود، در حالی که PyTorch برای تحقیق استفاده می شود. بر اساس وظیفه شما، سپس می توانید PyTorch یا TensorFlow را انتخاب کنید.

با این حال، فقط به یادگیری یکی از چارچوب ها بسنده نکنید. هر دو را امتحان کنید و یاد بگیرید. هر دو نقاط ضعف و قوت خود را دارند و برای کاری که PyTorch ممکن است کار نکند، TensorFlow می تواند. برای کاری که TensorFlow ممکن است مشکل داشته باشد، PyTorch ممکن است برتر باشد. هر دو چارچوب در کاری که انجام می‌دهند عالی هستند و یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را برای همه در دسترس‌تر کرده‌اند. امیدوارم از این مقاله لذت برده باشید و از خواندن آن متشکرم!

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی