Jika Anda terbiasa dengan pembelajaran mendalam, Anda mungkin pernah mendengar frasa PyTorch vs. TensorFlow lebih dari sekali.
PyTorch dan TensorFlow adalah dua kerangka pembelajaran mendalam yang paling populer. Panduan ini menyajikan ikhtisar komprehensif tentang fitur menonjol dari kedua kerangka kerja ini—untuk membantu Anda memutuskan kerangka kerja mana yang akan digunakan—untuk proyek pembelajaran mendalam berikutnya.
Pada artikel ini, pertama-tama kami akan memperkenalkan dua kerangka kerja: PyTorch dan TensorFlow. Dan kemudian meringkas fitur yang mereka tawarkan.
Mari kita mulai!
Apa itu PyTorch?
PyTorch adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk membangun pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam untuk berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin.
Ini adalah kerangka kerja Pythonic yang dikembangkan oleh Meta AI (dari Facebook AI) pada tahun 2016, berdasarkan Torch, sebuah paket yang ditulis dalam Lua.
Baru-baru ini, Meta AI merilis PyTorch 2.0. Rilis baru ini menawarkan dukungan yang lebih baik antara lain untuk pelatihan terdistribusi, kompilasi model, dan jaringan saraf grafik (GNN).
Apa itu TensorFlow?
Diperkenalkan pada tahun 2014, TensorFlow adalah framework machine learning end-to-end open-source oleh Google. Muncul dikemas dengan fitur untuk persiapan data, penerapan model, dan MLOps.
Dengan TensorFlow, Anda mendapatkan dukungan pengembangan lintas platform dan dukungan siap pakai untuk semua tahapan dalam siklus pembelajaran mesin.
PyTorch vs TensorFlow
Baik PyTorch maupun TensorFlow adalah kerangka kerja yang sangat populer di komunitas pembelajaran mendalam. Untuk sebagian besar aplikasi yang ingin Anda kerjakan, kedua kerangka kerja ini menyediakan dukungan bawaan.
Sumber Gambar: star-history.com
Di sini, kami akan meringkas fitur-fitur utama PyTorch dan TensorFlow dan juga mengidentifikasi kasus penggunaan di mana Anda mungkin lebih memilih satu framework daripada yang lain.
#1. Pustaka Kumpulan Data dan Model Prapelatihan
Kerangka pembelajaran yang mendalam harus dilengkapi dengan baterai. Seringkali, Anda tidak ingin membuat kode model dari awal. Alih-alih, Anda dapat memanfaatkan model terlatih dan menyesuaikannya dengan kasus penggunaan Anda.
Demikian pula, kami ingin kumpulan data yang umum digunakan tersedia. Ini akan memungkinkan kami membangun model eksperimental dengan cepat tanpa harus menyiapkan jalur pengumpulan data atau mengimpor dan membersihkan data dari sumber lain.
Untuk tujuan ini, kami ingin kerangka kerja ini hadir dengan kumpulan data dan model yang telah dilatih sebelumnya sehingga kami bisa mendapatkan model dasar lebih cepat.
Dataset dan Model PyTorch
PyTorch memiliki pustaka seperti torchtext, torchaudio, dan torchvision untuk NLP, audio, dan tugas pemrosesan gambar. Jadi saat Anda bekerja dengan PyTorch, Anda dapat memanfaatkan kumpulan data dan model yang disediakan oleh pustaka ini, termasuk:
- torchtext.datasets dan torchtext.models untuk kumpulan data dan pemrosesan untuk tugas pemrosesan bahasa alami
- torchvision.datasets dan torchvision.models menyediakan kumpulan data gambar dan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas visi komputer
- torchaudio.datasets dan torchaudio.models untuk dataset dan bobot model prapelatihan serta utilitas untuk machine learning pada audio
Kumpulan Data dan Model TensorFlow
Selain itu, Anda dapat mencari model PyTorch dan TensorFlow di HuggingFace Model Hub.
#2. Dukungan untuk Penerapan
Dalam debat PyTorch vs. TensorFlow, dukungan untuk penerapan sering menjadi pusat perhatian.
Model pembelajaran mesin yang berfungsi dengan baik di lingkungan pengembangan lokal Anda adalah titik awal yang baik. Namun, untuk mendapatkan nilai dari model pembelajaran mesin, penting untuk menerapkannya ke produksi dan memantaunya secara terus-menerus.
Di bagian ini, kita akan melihat fitur yang ditawarkan PyTorch dan TensorFlow untuk menerapkan model machine learning ke produksi.
TensorFlow Diperpanjang (TFX)
TensorFlow Extended, disingkat tfx, adalah kerangka kerja penerapan yang didasarkan pada TensorFlow. Ini memberikan fungsionalitas yang membantu Anda mengatur dan memelihara saluran pembelajaran mesin. Ini menyediakan fitur untuk validasi data dan transformasi data, antara lain.
Dengan TensorFlow Serving, Anda dapat menerapkan model pembelajaran mesin di lingkungan produksi.
TorchServe
Ada pendapat umum bahwa PyTorch populer di komunitas riset sedangkan TensorFlow populer di industri. Namun, baru-baru ini, kedua kerangka kerja ini telah digunakan secara luas.
Seperti TensorFlow Serving, PyTorch menyediakan TorchServe, kerangka kerja yang mudah digunakan yang memudahkan penyajian model PyTorch dalam produksi. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan TensorFlow Lite untuk menerapkan model pembelajaran mesin di seluler dan perangkat edge lainnya.
Meskipun kedua framework menyediakan dukungan penerapan, TensorFlow secara native mendukung penerapan model. Oleh karena itu, ini adalah pilihan yang lebih disukai di lingkungan produksi.
#3. Fitur untuk Interpretabilitas Model
Anda dapat membuat model pembelajaran mendalam untuk aplikasi yang digunakan di domain seperti perawatan kesehatan dan keuangan. Namun jika modelnya berupa kotak hitam yang menampilkan label atau prediksi tertentu, ada tantangan untuk menginterpretasikan prediksi model tersebut.
Hal ini menyebabkan pembelajaran mesin yang dapat ditafsirkan (atau ML yang dapat dijelaskan) menghasilkan pendekatan untuk menjelaskan cara kerja jaringan saraf dan model pembelajaran mesin lainnya.
Oleh karena itu, interpretabilitas sangat penting untuk pembelajaran mendalam dan untuk lebih memahami cara kerja jaringan saraf. Dan kita akan melihat fitur apa yang ditawarkan PyTorch dan TensorFlow untuk hal yang sama.
Kapten PyTorch
PyTorch Captum, pustaka interpretabilitas model untuk PyTorch, menyediakan beberapa fitur untuk interpretasi model.
Fitur-fitur ini mencakup metode atribusi seperti:
- Gradien Terintegrasi
- KAPUR, BENTUK
- DeepLIFT
- GradCAM dan variannya
- Metode atribusi lapisan
TensorFlow Jelaskan (tf-jelaskan)
Tensorflow Explain (tf-explain) adalah library yang menyediakan fungsionalitas untuk interpretasi jaringan neural, termasuk:
- Gradien Terintegrasi
- GradCAM
- SmoothGrad
- Gradien Vanila dan banyak lagi.
Sejauh ini, kami telah melihat fitur untuk interpretasi. Mari kita lanjutkan ke aspek penting lainnya – privasi.
#4. Dukungan untuk Machine Learning yang Menjaga Privasi
Kegunaan model pembelajaran mesin bergantung pada akses ke data dunia nyata. Namun, ini datang dengan sisi negatifnya yaitu hilangnya privasi data. Baru-baru ini, ada kemajuan signifikan seputar teknik pembelajaran mesin yang mempertahankan privasi seperti privasi diferensial dan pembelajaran federasi.
Opacus PyTorch
Pelatihan model pribadi yang berbeda-beda memastikan bahwa individu mencatat sambil tetap mempelajari informasi yang berguna tentang kumpulan data secara keseluruhan.
Dan PyTorch Opacus memungkinkan Anda melatih model dengan privasi diferensial. Untuk mempelajari cara menerapkan pelatihan model pribadi yang berbeda, lihat pengantar Opacus.
Federasi TensorFlow
Pembelajaran federasi menghilangkan kebutuhan akan entitas pemrosesan dan pengumpulan data terpusat. Dalam pengaturan federasi, data tidak pernah meninggalkan pemilik atau premis. Oleh karena itu, federated learning memfasilitasi tata kelola data yang lebih baik.
TensorFlow Federated menyediakan fungsionalitas untuk melatih model machine learning pada data terdesentralisasi.
#5. Kemudahan Belajar
PyTorch adalah kerangka pembelajaran mendalam Pythonic. Pengkodean dengan nyaman di PyTorch membutuhkan kemahiran Python menengah, termasuk pemahaman yang baik tentang konsep pemrograman berorientasi objek seperti pewarisan.
Di sisi lain, dengan TensorFlow, Anda bisa menggunakan Keras API. API tingkat tinggi ini mengabstraksi beberapa detail implementasi tingkat rendah. Akibatnya, jika Anda baru memulai dengan membangun model deep learning, Anda mungkin menganggap Keras lebih mudah digunakan.
PyTorch vs. TensorFlow: Gambaran Umum
Sejauh ini, kita telah membahas fitur PyTorch dan TensorFlow. Berikut perbandingan lengkapnya:
FiturPyTorchTensorFlowSet data dan model terlatih dalam teks obor, audio sentuh, dan torchvisionPustaka Kumpulan Data dan model terlatihSet data dan model terlatih dalam teks obor, audio obor, dan torchvisionDeploymentTorchServe untuk melayani model pembelajaran mesin TensorFlow Serving dan TensorFlow Lite untuk penerapan modelInterpretabilitas ModelPyTorch Captumtf-jelaskan Privasi- Mempertahankan Pembelajaran MesinPyTorch Opacus untuk pelatihan model pribadi yang berbedaTensorFlow Federated untuk pembelajaran mesin federasiKemudahan PembelajaranMemerlukan kemahiran menengah dalam Python Relatif lebih mudah dipelajari dan digunakan
Sumber Belajar
Terakhir, mari akhiri diskusi kita dengan membahas beberapa sumber daya bermanfaat untuk mempelajari PyTorch dan TensorFlow. Ini bukan daftar lengkap tetapi daftar sumber daya pilihan yang akan mempercepat Anda dengan kerangka kerja ini.
#1. Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch: Blitz 60 Menit
Tutorial blitz 60 menit di situs web resmi PyTorch adalah sumber ramah pemula yang bagus untuk mempelajari PyTorch.
Tutorial ini akan membantu Anda memulai dan menjalankan dasar-dasar Pytorch seperti tensor dan tanda tangan, dan membangun jaringan saraf klasifikasi gambar dasar dengan PyTorch.
#2. Deep Learning dengan PyTorch: Zero to GAN
Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch: Zero to GANs oleh Jovian.ai adalah sumber komprehensif lain untuk mempelajari pembelajaran mendalam dengan PyTorch. Selama sekitar enam minggu, Anda dapat mempelajari:
- Dasar-dasar PyTorch: tensor dan gradien
- Regresi linier di PyTorch
- Membangun jaringan saraf yang dalam, ConvNets, dan ResNets di PyTorch
- Membangun Generative Adversarial Networks (GANs)
#3. TensorFlow 2.0 Kursus Lengkap
Jika Anda ingin memahami TensorFlow, Kursus Lengkap TensorFlow 2.0 di saluran komunitas freeCodeCamp akan sangat membantu.
#4. TensorFlow – API Jaringan Neural Pembelajaran Jauh Python oleh DeepLizard
Kursus TensorFlow bagus lainnya untuk pemula adalah dari DeepLizard. Dalam kursus TensorFlow yang cocok untuk pemula ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar deep learning, termasuk:
- Memuat dan memproses set data
- Membangun jaringan saraf vanilla
- Membangun jaringan saraf convolutional (CNN)
Kesimpulan
Singkatnya, artikel ini membantu Anda mendapatkan ikhtisar tingkat tinggi tentang PyTorch dan TensorFlow. Memilih framework yang optimal akan bergantung pada proyek yang sedang Anda kerjakan. Selain itu, ini mengharuskan Anda untuk mempertimbangkan dukungan untuk penyebaran, penjelasan, dan banyak lagi.
Apakah Anda seorang programmer Python yang ingin mempelajari kerangka kerja ini? Jika demikian, Anda dapat mempertimbangkan untuk menjelajahi satu atau lebih sumber daya yang dibagikan di atas.
Dan jika Anda tertarik dengan NLP, lihat daftar kursus pemrosesan bahasa alami ini untuk diambil. Selamat belajar!
