Keras vs. PyTorch: Unterschied zwischen Keras & PyTorch

Wenn Sie diesen Artikel lesen, sind Sie wahrscheinlich in das Gebiet des Deep Learning eingetreten und wahrscheinlich auf dem Weg, Ihr erstes Deep Learning-Projekt aufzubauen. Sie waren vielleicht verwirrt über die Fülle an Frameworks und Bibliotheken, die für Deep Learning verfügbar sind – Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI gehören zu den beliebtesten.

Verschiedene Frameworks für Deep Learning

In diesem Artikel werden wir den Vergleich zwischen Keras und PyTorch untersuchen – den beiden gefragtesten APIs/Frameworks für Deep Learning. Wir werden auch erfahren, welches der beiden besser für den Aufbau Ihres nächsten Deep-Learning-Projekts geeignet ist.

Der Vergleich basiert auf den folgenden Faktoren:

• Entstehung
• Benutzerfreundlichkeit
• Debuggen
• Leistung
• Popularität
• Fazit: Wann verwende ich was und warum?

Entstehung

Keras ist die High-Level-API von Deep Learning. Es ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf Tensorflow (einem weiteren beliebten Deep-Learning-Framework von Google) aufbaut und das Schreiben und Ausführen von Tensorflow-Code viel einfacher macht. Keras wurde 2015 von Francois Chollet mit der Mission entwickelt, dass ein Entwickler in der Lage sein sollte, Deep-Learning-Modelle ohne große Komplexität zu konstruieren. Es ist aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und syntaktischen Einfachheit sehr beliebt geworden.

PyTorch ist das Low-Level-Framework von Python Deep Learning (wie Tensorflow). Es ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf der Torch-Bibliothek basiert. PyTorch wurde 2016 vom KI-Forschungsteam von Facebook entwickelt. Im Gegensatz zu Keras ist PyTorch für Anfänger möglicherweise nicht sehr einfach. Aber was PyTorch bietet, ist hervorragende Flexibilität und blitzschnelle Ausführung für große Datensätze aus der realen Welt.

Gewinner: Unentschieden

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Benutzerfreundlichkeit

Zweifellos war Keras im Vergleich zu PyTorch das ideale Framework für das Erlernen von Deep Learning. Wie bereits erwähnt, wurde Keras unter Berücksichtigung dessen entwickelt, dass es syntaktisch einfach sein sollte. Bei der Vorbereitung eines Deep-Learning-Modells sind die grundlegenden Schritte also: Laden der Daten, Definieren des Modells, Kompilieren des Modells, Trainieren des Modells und schließlich Evaluierung. Alle oben genannten Schritte können in nur extrem wenigen Codezeilen durchgeführt werden. Um beispielsweise ein einfaches neuronales Netzwerkmodell zu definieren, können Sie mit Keras Folgendes tun:

Modelldefinition

Sie sehen also, dass Sie einfach model.add(…) mit ein paar Hyperparametern verwenden, um Schichten in Ihr neuronales Netzwerkmodell einzufügen. Ein weiteres Modell.add(…) und Boom! Noch eine Schicht! So einfach ist das.

Jetzt, nach der Modelldefinition und -kompilierung, müssen Sie Ihr Modell mit einem Dataset trainieren.

Nun, mit Keras ist es ein Kinderspiel. Verwenden Sie einfach model.fit(…) und erwähnen Sie die Eingabe- und Ausgabedaten sowie einige Hyperparameter und voila! Ihr Modell startet erfolgreich den Trainingsprozess (nur 1 Codezeile).

Diese einfache, prägnante und lesbare Syntax macht Keras zu einer sehr beliebten Sprache bei Deep-Learning-Anfängern und -Entwicklern.

PyTorch hingegen ist etwas weniger prägnant, was es komplexer macht. Mit PyTorch muss man explizit alle grundlegenden Schritte zur Ausführung eines Deep-Learning-Modells durchlaufen. Um Ihr Modell nur zu trainieren, müssen Sie: die Gewichte zu Beginn jedes Trainingsstapels initialisieren, die Vorwärts- und Rückwärtsdurchläufe ausführen, den Verlust berechnen und die Gewichte entsprechend aktualisieren.

Nur der Abschnitt PyTorch-Training

Da Sie sich bei PyTorch an alle Details gewöhnen müssen, können Sie erkennen, dass es für einen Anfänger, der gerade in das Gebiet des Deep Learning eingestiegen ist, eine Herkulesaufgabe sein könnte, mit PyTorch voranzukommen.

Gewinner: Keras

Debuggen

Beim Debuggen wird es interessant.

Wie Sie alle inzwischen wissen, hat Keras so viele einfache Funktionen wie .fit(…), .compile(…), die uns beim einfachen Schreiben von Codes helfen. Daher sind bei Keras die Chancen, Fehler zu machen, gering. Aber wenn Sie Fehler in Ihrem Code machen (was völlig normal ist), ist es normalerweise sehr schwierig, ihn zu debuggen. Der Grund dafür ist, dass so viele Details in verschiedenen Funktionen gekapselt sind, dass Sie alle diese Details visualisieren müssen, um herauszufinden, wo Sie tatsächlich einen Fehler machen.

Mit dem explizit illustrierten PyTorch-Code ist das Debuggen so viel einfacher. Jedes Detail Ihres neuronalen Netzwerks wurde in Ihrem Code dargestellt, und daher ist es relativ einfach, den Fehler zu finden. Sie können Ihre Gewichtungen, Bias und Netzwerkschichten nach Belieben ändern und dann versuchen, das Modell erneut auszuführen.

Gewinner: PyTorch

Leistung

Nun, in Bezug auf die Leistung hinkt Keras im Vergleich zu PyTorch hinterher.

Keras mag aus syntaktischen Gründen sehr beliebt sein, wird aber im Allgemeinen nicht bevorzugt, wenn es um große Datenmengen geht. Keras ist langsam in der Berechnung und wird im Allgemeinen für kleinere Datensätze verwendet, bei denen man eine erste Vorstellung von einem Modell wie Prototypen haben muss. Es wird von einer großen Anzahl von Anfängern als erstes DL-Modell verwendet, da diese Modelle normalerweise keine großen oder Online-Datensätze haben.

PyTorch glänzt wirklich in diesem Faktor. PyTorch sowie TensorFlow werden als Frameworks verwendet, wenn ein Benutzer mit riesigen Datensätzen zu tun hat. PyTorch ist bemerkenswert schneller und hat einen besseren Speicher und eine bessere Optimierung als Keras. Wie bereits erwähnt, bietet uns PyTorch die Flexibilität, unser Deep-Learning-Modell zu definieren oder zu ändern. Daher wird PyTorch zum Erstellen skalierbarer Lösungen verwendet. Datensätze auf Branchenebene sind für PyTorch kein Problem, und es kann Modelle mit großer Leichtigkeit und Geschwindigkeit kompilieren und trainieren.

Gewinner: PyTorch

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Popularität

Quelle: Google Trends 2020

Erstens muss gesagt werden, dass, wenn ein Framework beliebter ist als das andere, dies nicht immer bedeutet, dass Forscher immer dieses beliebtere Framework gegenüber dem anderen verwenden. Sie neigen dazu, Frameworks je nach Problem zu wechseln.

Davon abgesehen , wie Sie der obigen Visualisierung von Google Trends 2020 entnehmen können , ist TensorFlow weltweit eindeutig der Favorit, gefolgt von PyTorch und Keras. Ähnliche Arten von Ergebnissen werden in fast allen Visualisierungen beobachtet. Tensorflow ist zweifellos der Gewinner in Bezug auf die Popularität. Aber natives Tensorflow oder natives Keras sind nicht mit PyTorch zu vergleichen. Die Ergebnisse, die wir sehen, sind im Allgemeinen Keras als API für TensorFlow v/s PyTorch.

Gewinner: Tensorflow mit Keras

Fazit

Somit stellt sich die letzte Frage. Was ist besser: Keras oder PyTorch?

Nun, die Antwort hängt vom Benutzer ab. Wenn Sie als Benutzer gerade erst in das Gebiet des Deep Learning eingestiegen sind und sehr gespannt darauf sind, Ihr allererstes Deep Learning-Modell zu bauen, sollten Sie Keras natürlich als Schnittstelle für TensorFlow in Ihrem Modell implementieren. Es ist extrem anfängerfreundlich und hat auch eine großartige hilfreiche Online-Community. Ein großes Dankeschön an Keras; Das Unterrichten von Deep Learning war noch nie so einfach.

Aber wenn Sie relativ erfahren in Deep Learning sind (wahrscheinlich wissen Sie das bereits), ist PyTorch natürlich das bessere Framework unter den beiden. PyTorch wird immer beliebter.

Die Pioniere auf dem Gebiet des Deep Learning, nämlich Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, Spitzenuniversitäten wie Stanford, sind aufgrund ihrer überlegenen Leistung, Geschwindigkeit und Flexibilität auf PyTorch umgestiegen. Das Lösen von Computer-Vision-Problemen war mit PyTorch noch nie so einfach.

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