Какую библиотеку выбрать — Pytorch, Keras или Tensorflow? Каждый начинающий специалист в области науки о данных в какой-то момент задается этим вопросом. Поиски в Google в большинстве случаев не дают четких ответов. После них у новичков возникает еще больше вопросов.
В этой статье я постараюсь помочь вам выбрать лучшую библиотеку глубокого обучения. Мы проведем их анализ по различным критериям, таким как архитектура, скорость, удобство в использовании, популярность и другим.
Но, прежде чем приступить к аналитической части, давайте вкратце познакомимся с каждым фреймворком.
Keras
Нейросетевая библиотека Keras — общедоступная платформа с открытым исходным кодом. В этой библиотеке символьной математики можно решать задачи, связанные с глубоким обучением и машинным обучением.
Назначение инструмента — проведение ускоренных экспериментов с использованием глубокого обучения. Высокоуровневый программный API — это то, что представляет собой Keras. Приложение было разработано 27 марта 2015 года Франсуа Шоле.
Pytorch
Этот фреймворк для машинного обучения, созданный на базе Torch, написан на Python и C++. Он доступен для загрузки в виде программы с открытым исходным кодом.
Исследовательская группа Facebook разработала эту технологию в октябре 2016 года для использования в таких приложениях, как обработка естественного языка и компьютерное зрение.
По уровню программирования Pytorch находится где-то между TensorFlow и Keras.
TensorFlow
Библиотека легко интегрируется с C++, Java и другими языками программирования. Она предоставляет разработчикам и компаниям комплексные инструменты для создания приложений, основанных на машинном обучении. В этой библиотеке символьной математики решаются задачи глубокого обучения и машинного обучения.
В программировании TensorFlow известен как низкоуровневый API. Он был создан 9 ноября 2015 года компанией Google.
1. Архитектура
Крупные и сложные модели являются наиболее трудоемкими для обучения. Скорость обработки данных у таких моделей гораздо ниже.
По сравнению с Keras, PyTorch обладает более сложной архитектурой, что снижает удобочитаемость этой библиотеки.
В то же время сложная архитектура PyTorch и TensorFlow обуславливает экспериментальную ценность и быстроту этих низкоуровневых систем для проведения имитационных экспериментов.
2. Скорость
Keras не работает на скорости, выше минимальной. TensorFlow и Pytorch достигают максимального ускорения, что, в свою очередь, обеспечивает высокую производительность.
3. Уровень API
Пользовательский интерфейс Keras предоставляет доступ к Theo и CNTK, так что работа в Keras может выполняться на обеих платформах.
PyTorch, из-за своего низкоуровневого API, поддерживает только выражения массива. В последнее время PyTorch привлек огромное внимание и стал предпочтительным решением для академических исследований и приложений глубокого обучения, требующих оптимизации пользовательских выражений.
TensorFlow предоставляет своим пользователям как низкоуровневый, так и высокоуровневый API.
4. Доступность для начинающих
Функция быстрого прототипирования, разработанная в Keras, позволяет упростить тестирование модели глубокого обучения. Программа имеет чрезвычайно удобный интерфейс для начинающих: они могут создавать нейронные сети так же легко, как будто собирают конструктор лего.
5. Отладка
Работа с Keras обычно проста, и вы вряд ли столкнетесь с какими-либо трудностями. Однако многоуровневая абстрагированность внутренних платформ зачастую усложняет процедуру отладки.
Отладка с Pytorch проще, чем с Keras или TensorFlow.
6. Популярность
Нейронные сети, реализующиеся на базе ядерного процессора, включая сверточные и служебные уровни, широко используются в Keras. Эта библиотека популярна в таких компаниях, как Nvidia, Uber, Amazon, Apple и Netflix. Благодаря модулям NN, optimum и autograd Keras поддерживает высокопроизводительные графические приложения. Автоматическая дифференциация в сетях глубокого обучения принесла этой библиотеке особую известность.
Библиотека Tensorflow нашла применение в Google, LinkedIn, Snap, AMD, Bloomberg, Paypal, Qualcomm и многих других компаниях.
Среди крупных компаний, использующих Pytorch, — Facebook, Wells Fargo, Salesforce, Genentech, Microsoft и JPMorgan Chase.
7. Набор данных
В оригинальной версии платформа Keras имела низкую скорость. Она была разработана для быстрого прототипирования, поэтому не очень хорошо подходит для обработки больших наборов данных. Зато работу с небольшими наборами Keras выполняет с высокой скоростью.
Хотя TensorFlow и PyTorch являются низкоуровневыми фреймворками, они способны быстро справляться с обработкой больших наборов данных.
С помощью этих инструментов можно выполнять максимально производительные задачи для массивов с высокой размерностью.
Заключение
Чтобы сравнить 3 фреймворка, мы использовали 7 важных критериев. Пришло время сделать некоторые выводы:
- в то время как пользовательский интерфейс PyTorch удобен и прост, API TensorFlow нередко вызывает нарекания;
- Keras и TensorFlow создавались для работы в режиме оффлайн, хотя предоставляют минимальные возможности для коммуникации;
- PyTorch тесно связан с Python и может применяться на самых различных платформах.
Читайте также:
- Дизайн для искусственного интеллекта
- Глубокие свёрточные нейросети: руководство для начинающих
- Сверточная нейросеть: подробное руководство (с использованием ELI5)
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Pranjal Saxena: 7 Points To Choose The Right Deep Learning Framework
