Estruturas de aprendizado profundo ajudam no desenvolvimento e na implantação mais fáceis de modelos de aprendizado de máquina . As estruturas dão suporte a sistemas de IA com aprendizado, modelos de treinamento e implementação. As três estruturas de aprendizado profundo mais proeminentes no momento incluem PyTorch, Keras e TensorFlow .
Você precisaria de uma comparação entre PyTorch x TensorFlow x Keras para encontrar o melhor caminho a seguir para seus projetos de inteligência artificial . Pesquisadores e profissionais de IA usam as estruturas de acordo com suas necessidades, alavancando seus pontos fortes exclusivos em diferentes áreas. Profissionais e engenheiros de aprendizado de máquina precisam de estruturas para reduzir o fardo de tecnicalidades associadas à programação de ML e modelos de aprendizado profundo.
Por exemplo, frameworks de machine learning ajudam a implementar modelos sem precisar se aprofundar nas bases matemáticas dos algoritmos. Vamos desvendar as diferenças entre esses frameworks com base em certos aspectos cruciais para ajudar você a tomar a decisão certa.
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O que são TensorFlow, PyTorch e Keras?
Aprendizado profundo e aprendizado de máquina são subconjuntos importantes de inteligência artificial que ajudam a impulsionar diferentes casos de uso de IA. As estruturas podem ajudar a dar suporte a diferentes aplicativos, como reconhecimento de fala, tomada de decisão, tradução de idiomas e detecção de objetos. Antes de mergulhar em uma comparação TensorFlow vs. Keras vs. PyTorch, é importante aprender mais sobre as estruturas e suas vantagens. A comparação pode ajudar você a evitar a confusão entre essas estruturas e encontrar a escolha certa para seus projetos de IA.
- Visão geral do TensorFlow
TensorFlow é uma importante estrutura de deep learning de código aberto de ponta a ponta que foi criada pelo Google. É popular por sua extensa documentação e suporte de treinamento, múltiplos níveis de abstração, alternativas de produção e implantação escaláveis e compatibilidade com diferentes plataformas. A comparação entre PyTorch e TensorFlow chama a atenção para o fato de que o TensorFlow é uma biblioteca de rede neural popular.
É útil para programação de fluxo de dados em uma ampla coleção de tarefas. A estrutura oferece a garantia de melhor escalabilidade e flexibilidade. Você pode encontrar diferentes tipos de kits de ferramentas e bibliotecas estáveis com o TensorFlow, juntamente com o suporte de uma comunidade próspera. Ele oferece os benefícios de acessibilidade e implantação de modelos de aprendizado de máquina em diferentes plataformas.
- Visão geral do PyTorch
PyTorch é a mais recente entrada entre frameworks de aprendizado de máquina. Ele foi criado pelo grupo de pesquisa de IA do Facebook e se tornou de código aberto em 2016. Os recursos do PyTorch o ajudaram a ganhar reconhecimento por eficiência, simplicidade e flexibilidade. Você pode encontrar uma melhor impressão da diferença entre Keras e PyTorch com insights sobre os recursos do PyTorch.
Ele pode ajudar engenheiros com os recursos mais eficientes para depuração e experimentação com diferentes algoritmos. As outras vantagens proeminentes do PyTorch incluem aceleração de GPU e flexibilidade para integração com Python. O PyTorch atende a muitos outros recursos promissores, como gráficos computacionais dinâmicos, facilidade de uso, simplicidade e uso eficiente de memória.
- Visão geral de Keras
Keras é uma API popular de rede neural de código aberto de alto nível. Ela é adaptada para aprendizado profundo e oferece uma interface amigável ao usuário, além de flexibilidade para usar código em diferentes sistemas. A comparação Keras vs. TensorFlow também chama a atenção para a compatibilidade do Keras com o TensorFlow. A estrutura foi integrada e adotada para o TensorFlow, garantindo assim a acessibilidade aos usuários do TensorFlow.
Além disso, ele também pode funcionar efetivamente junto com o Microsoft Cognitive Toolkit ou CNTK. O foco principal do Keras gira em torno da capacidade de implantação, velocidade de depuração, facilidade de manutenção e elegância e concisão do código. Ele permite o uso de uma base de código menor e mais legível que suporta iteração mais fácil.
Quais são as diferenças entre TensorFlow, PyTorch e Keras?
A comparação entre TensorFlow, PyTorch e Keras é um requisito essencial para descobrir qual opção é a melhor para você. No entanto, é difícil diferenciar os três frameworks devido à disponibilidade de recursos poderosos em cada framework. Aqui está uma visão geral da comparação entre TensorFlow, PyTorch e Keras com base em diferentes fatores.
- Principais Características
O fator mais importante para responder a perguntas como “Qual é melhor, Keras ou PyTorch ou TensorFlow?” foca nos principais recursos dos frameworks. Uma revisão dos principais recursos do TensorFlow, PyTorch e Keras pode ajudar a identificar seu poder para projetos de machine learning.
O TensorFlow oferece recursos promissores como TensorBoard, treinamento paralelo e colunas de recursos. Ele também facilita o treinamento mais fácil em CPU e GPU. O TensorBoard serve como um conjunto de ferramentas de visualização interativa que ajuda você a entender, depurar e otimizar programas TensorFlow.
As colunas de recursos no TensorFlow são abstrações de alto nível que ajudam na transformação de dados brutos em formatos personalizados para machine learning. Além disso, o TensorFlow também oferece suporte a treinamento paralelo que envolve computação distribuída, o que pode reduzir os tempos de treinamento.
Keras se destaca no debate PyTorch vs. TensorFlow vs. Keras com sua gama diversificada de recursos. Ele oferece uma API amigável que permite melhores perspectivas de familiarização com o aprendizado profundo. Keras também oferece suporte de backend com a força do Theano, TensorFlow e Microsoft CNTK. É uma API de alto nível que pode suportar desenvolvimento mais rápido de modelos em algumas linhas de código. Além disso, Keras oferece uma coleção de modelos pré-treinados que você pode usar para diferentes tarefas de aprendizado de máquina.
PyTorch também é uma estrutura poderosa adaptada para cargas de trabalho de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Os recursos notáveis do PyTorch incluem computação Tensor, computação de gráfico dinâmico, TorchScript e diferenciação automática. O PyTorch oferece uma matriz multidimensional na forma de um Tensor que pode funcionar em GPUs para obter computação mais rápida.
O framework também alavanca gráficos de computação dinâmica que podem permitir flexibilidade no desenvolvimento e modificação de modelos. TorchScript é um recurso confiável para serialização de modelos PyTorch que garante compatibilidade com ambientes C++ e prontidão para produção. PyTorch também alavanca diferenciação automática junto com computação de gradiente para simplificação de retropropagação e treinamento de rede neural.
- Nível API
Outro fator importante na comparação entre TensorFlow, PyTorch e Keras é o nível de API dos frameworks.
A comparação entre PyTorch e TensorFlow coloca o TensorFlow em vantagem com a facilidade de APIs de alto e baixo nível.
Por outro lado, o PyTorch é uma API de baixo nível que suporta trabalhar diretamente com expressões de array. Portanto, ele se tornou mais popular para pesquisa acadêmica, bem como para aplicativos de aprendizado profundo que exigem otimização de expressões personalizadas.
Keras é uma API de alto nível que pode ser executada em Theano, TensorFlow e CNTK. Tornou-se uma escolha favorita para pesquisadores e desenvolvedores de machine learning por sua usabilidade mais fácil e sintaxe simples que pode garantir um desenvolvimento mais rápido.
- Arquitetura
A arquitetura de frameworks de machine learning também serve como um fator crucial para compará-los. Pode ajudar você com o debate TensorFlow vs. Keras vs. PyTorch para descobrir qual framework oferece melhor usabilidade. TensorFlow tem a arquitetura mais complexa e pode ser difícil de usar para iniciantes.
Por outro lado, o PyTorch também tem uma arquitetura complexa e cria obstáculos para a legibilidade, especialmente para iniciantes.
Keras se destaca como a melhor escolha em termos de arquitetura por sua simplicidade. Além disso, é conciso e oferece melhor legibilidade.
- Capacidades de depuração
A depuração é um requisito crucial de uma estrutura de aprendizado de máquina para garantir que você crie modelos de ML livres de erros. A comparação Keras vs. TensorFlow sugere que o TensorFlow pode não ser adequado para projetos que exigem uma avaliação abrangente dos projetos antes da implantação. O TensorFlow apresenta contratempos formidáveis para a condução da depuração.
Keras também segue as linhas do TensorFlow em termos de depuração, embora com uma perspectiva diferente. É uma rede simples, o que implica que você pode não precisar de depuração na maioria dos casos.
O PyTorch surge como o vencedor por suas impressionantes capacidades de depuração em comparação ao Keras e ao TensorFlow.
- Conjuntos de dados
O próximo fator vital que você deve considerar em uma comparação entre Keras e PyTorch é o tipo de conjuntos de dados que eles suportam. Curiosamente, TensorFlow e PyTorch estão na mesma página em termos de conjuntos de dados suportados. Os dois frameworks suportam grandes conjuntos de dados e garantem alto desempenho.
Por outro lado, o Keras é adequado para executar apenas conjuntos de dados menores.
Palavras Finais
A busca por respostas para perguntas como “Qual é melhor, Keras ou PyTorch ou TensorFlow?” ajudaria você a aprender sobre seus pontos fortes distintos. Você pode encontrar a estrutura de aprendizado de máquina ideal alavancando diferentes aspectos, como arquitetura, conjuntos de dados, nível de APIs e recursos de depuração.
Esses fatores podem servir como benchmarks ideais para comparar os frameworks para determinar a melhor escolha entre eles. Curiosamente, TensorFlow , PyTorch e Keras são os frameworks mais populares usados por pesquisadores e desenvolvedores de machine learning . Saiba mais sobre suas funcionalidades, vantagens e limitações exclusivas para determinar qual framework se encaixa perfeitamente nos requisitos do seu projeto.