深度学习:Pytorch 与 Tensorflow 的主要区别(2)

简介: 深度学习:Pytorch 与 Tensorflow 的主要区别(2)

引言

目前,Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架,这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。对于刚接触这一领域的你来说,深度学习是计算机科学中的一个分支,它通过模仿人脑结构的人工神经网络,赋予计算机以类似人类的智能,使其能够解决现实世界的问题。

这些工具极大地简化了神经网络的研究、开发和训练过程。本文将重点探讨两个广为人知的深度学习框架——PyTorch 和 TensorFlow——它们之间的主要相似点和不同点。尽管市面上有众多的深度学习框架,它们各自都有其独特的优势,但本文选择对比 PyTorch 和 TensorFlow,是因为这两大框架的对比特别引人入胜。

五大差异

TensorFlow 和 PyTorch 最核心的区别在于它们的代码执行方式。这两个框架都采用了基础的张量(tensor)数据结构。在下面中,张量可以被看作是多维的数组。

可视化

TensorFlow 在展示训练过程方面处于领先地位。开发者得益于其可视化工具,可以更加方便地理解并监控训练过程。TensorFlow 的可视化工具称为 TensorBoard。相比之下,虽然 PyTorch 开发者使用的 Visdom 也具备一定的可视化功能,但其功能相对简单且有限制,因此 TensorBoard 在提供更优质的训练过程可视化方面更胜一筹。

TensorBoard 的主要功能包括:

  • 监测并展示关键参数,例如准确率和损失值。
  • 展示计算图的操作流程和层级结构。
  • 观察权重、偏置以及其他张量的分布变化。
  • 呈现音频、文本和图像等数据信息。
  • 利用 TensorFlow 进行程序性能分析。

生产部署

TensorFlow 在将经过训练的模型投入生产环境方面,无疑是领先者。它提供了一个利用 REST Client API 的框架,让开发者能够方便地在 TensorFlow 中部署模型。

尽管在 PyTorch 的最新稳定版本 1.0 中,生产部署的管理工作已经变得更为简便,但 PyTorch 并没有提供直接将模型部署到网络的解决方案。因此,需要开发者使用 Flask 或 Django 等框架来构建后端服务器。如果追求部署效率,TensorFlow serving 无疑是一个出色的选择。

网络定义

在 PyTorch 框架中,神经网络是通过类的形式来定义的,所需的层是通过 torch.nn 模块导入的。forward() 函数规定了输入数据 x 在网络所有层中的传递方式,这些层在类的构造函数 init() 中被预先定义。最终,我们创建了一个名为 model 的变量,并通过 model = NeuralNet() 的方式将其与我们指定的神经网络架构相绑定。

TF 代码库最近引入了 Keras,这是一个以 TensorFlow 作为后端支持的神经网络构建框架。自此,开发者可以使用 Keras 的语法或 TensorFlow 的语法来定义神经网络的层次结构。通常的做法是先声明一个变量,然后指定其架构类型,例如这里的“Sequential()”。随后,通过调用 model.add() 方法,我们可以顺序地向模型中添加所需的层。以下代码示例展示了如何从 tf.layers 中引入特定的层类型。

可以实现什么成果?

最初,神经网络主要用于解决一些基础的分类问题,例如识别手写数字或者通过摄像头识别车牌。然而,随着我们拥有了最新的机器学习框架和 NVIDIA 提供的高性能 GPU,我们现在能够在海量数据上训练神经网络,处理更为复杂的任务。

一些显著的成就包括使用 TensorFlow 和 PyTorch 构建的卷积神经网络,在 IMAGENET 数据集上取得了非常出色的成绩。这些经过训练的模型可以应用于多种不同的任务,如物体识别、图像的语义分割等。

虽然理论上可以在任何一个框架上部署神经网络的概念,但最终的输出结果会因框架的不同而有所差异。这是因为训练过程中的一些关键参数依赖于所使用的框架。例如,由于 GPU 是基于 CUDA(一种 C++ 编写的后端)进行加速的,因此在 PyTorch 中实现时可以提高训练速度。而 TensorFlow 虽然也支持 GPU 加速,但它使用的是内部的 GPU 加速机制,因此模型的训练时间并不受我们选择的框架影响。

为什么 PyTorch 比 TensorFlow 更容易使用?

由于 TensorFlow Serving 框架,TensorFlow 在将经过训练的模型部署到生产方面超越了 PyTorch。作为后端服务器,开发人员必须使用Django或Flask,因为PyTorch不提供这样的框架。

在数据并行性方面,PyTorch 在使用 Python 固有的异步执行功能时表现最佳。另一方面,TensorFlow 不支持分布式训练,需要对特定设备上执行的每个操作进行手动编码和优化。总之,PyTorch 中的所有内容都可以在 TensorFlow 中复制;你需要付出更多的努力。

这下你知道该选择哪个框架了!

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