Keras vs. PyTorch: diferencia entre Keras y PyTorch

Si está leyendo este artículo, es probable que haya entrado en el campo del aprendizaje profundo y probablemente esté en camino de construir su primer proyecto de aprendizaje profundo. Es posible que haya estado confundido acerca de la gran cantidad de marcos y bibliotecas disponibles para Deep Learning: Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, entre los más populares.

Varios marcos para el aprendizaje profundo

En este artículo, analizaremos la comparación entre Keras y PyTorch, las dos API/marcos más buscados para el aprendizaje profundo. También aprenderemos cuál de los dos es mejor para construir su próximo proyecto de aprendizaje profundo.

La comparación se basará en los siguientes factores:

• Aparición
• Facilidad de uso
• depuración
• Rendimiento
• Popularidad
• Conclusión: ¿Cuándo usar qué y por qué?

Aparición

Keras es la API de alto nivel de aprendizaje profundo. Es una biblioteca de código abierto construida sobre Tensorflow (otro popular marco de aprendizaje profundo de Google), lo que hace que el código de Tensorflow sea mucho más fácil de escribir y ejecutar. Keras fue desarrollado por Francois Chollet en 2015 con la misión de que un desarrollador pueda construir modelos de aprendizaje profundo sin mucha complejidad. Se ha vuelto inmensamente popular por su facilidad de uso y simplicidad sintáctica.

PyTorch es el marco de trabajo de bajo nivel de Python Deep Learning (como Tensorflow). Es una biblioteca de código abierto basada en Torch Library. PyTorch fue desarrollado por el equipo de investigación de IA de Facebook en 2016. PyTorch, a diferencia de Keras, podría no ser muy fácil para los principiantes. Pero lo que ofrece PyTorch es una excelente flexibilidad y una ejecución increíblemente rápida para grandes conjuntos de datos del mundo real.

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Facilidad de uso

Sin lugar a dudas, Keras ha sido el marco de referencia para aprender Deep Learning en comparación con PyTorch. Como se dijo anteriormente, Keras se ha desarrollado teniendo en cuenta que debe ser sintácticamente fácil. Entonces, mientras prepara un modelo de aprendizaje profundo, los pasos básicos que debe seguir son: cargar los datos, definir el modelo, compilar el modelo, entrenar el modelo y, finalmente, evaluar. Todos los pasos anteriores se pueden realizar en muy pocas líneas de código. Por ejemplo, para definir un modelo de red neuronal simple, lo que puede hacer con Keras es:

Definición del modelo

Como puede ver, simplemente usando model.add(...) con algunos hiperparámetros, puede insertar capas en su modelo de red neuronal. Otro modelo.add(…) y ¡Boom! ¡Otra capa! Es fácil.

Ahora, después de la definición y compilación del modelo, debe entrenar su modelo en algún conjunto de datos.

Bueno, con Keras, es pan comido. Simplemente use model.fit (...) mencionando los datos de entrada y salida, y algunos hiperparámetros, ¡y listo! Su modelo iniciará con éxito el proceso de entrenamiento (solo 1 línea de código).

Esta sintaxis simple, concisa y legible hace que Keras sea un lenguaje muy popular entre los principiantes de aprendizaje profundo y los desarrolladores.

PyTorch, por otro lado, es un poco menos conciso, lo que lo hace más complejo. Al usar PyTorch, uno tiene que seguir explícitamente todos los pasos básicos para ejecutar un modelo de aprendizaje profundo. Solo para entrenar su modelo, necesita: inicializar los pesos al comienzo de cada lote de entrenamiento, ejecutar los pases hacia adelante y hacia atrás, calcular la pérdida y actualizar los pesos en consecuencia.

Solo la sección de entrenamiento de PyTorch

Dado que con PyTorch debe estar acostumbrado a todos los detalles esenciales, puede darse cuenta de que podría ser una tarea hercúlea para un principiante que acaba de ingresar al campo del aprendizaje profundo, seguir adelante con PyTorch.

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depuración

La depuración es donde las cosas se ponen interesantes.

Como ya saben, Keras tiene tantas funciones simples como .fit(...), .compile(...) que nos ayudan a escribir códigos fácilmente. Por lo tanto, en Keras, las posibilidades de cometer errores son escasas. Pero cuando comete errores en su código (lo cual es completamente normal), generalmente es muy difícil de depurar. La razón es que hay tantos detalles encapsulados en varias funciones que necesita visualizar todos esos detalles para encontrar dónde se equivoca realmente.

Con el código PyTorch ilustrado explícitamente, la depuración es mucho más fácil. Cada detalle de su red neuronal se ha ilustrado en su código y, por lo tanto, descubrir el error es una tarea relativamente simple. Puede cambiar sus pesos, sesgos, capas de red como desee y luego intentar ejecutar el modelo nuevamente.

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Rendimiento

Bueno, en términos de rendimiento, Keras se está quedando atrás en comparación con PyTorch.

Keras puede ser muy popular por sus razones sintácticas, pero generalmente no se prefiere cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Keras es lento en el cálculo y generalmente se usa para conjuntos de datos más pequeños donde uno necesita tener una idea inicial sobre un modelo como prototipos. Es utilizado por una gran cantidad de principiantes como su primer modelo DL porque estos modelos generalmente no tienen conjuntos de datos grandes o en línea.

PyTorch realmente brilla en este factor. PyTorch, así como TensorFlow, se utilizan como marcos cuando un usuario maneja grandes conjuntos de datos. PyTorch es notablemente más rápido y tiene mejor memoria y optimización que Keras. Como se mencionó anteriormente, PyTorch es excelente para brindarnos la flexibilidad necesaria para definir o modificar nuestro modelo de aprendizaje profundo. Por lo tanto, PyTorch se utiliza para crear soluciones escalables. Los conjuntos de datos de nivel industrial no son un problema para PyTorch, y puede compilar y entrenar modelos con gran facilidad y velocidad.

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Popularidad

Fuente: Tendencias de Google 2020

En primer lugar, es necesario decir que cuando un marco es más popular que el otro, no siempre significa que los investigadores siempre usen ese marco más popular sobre el otro. Tienden a cambiar de marco según los problemas.

Dicho esto, como puede ver en la visualización anterior de Google Trends 2020 , TensorFlow es claramente el favorito en todo el mundo, seguido de PyTorch y Keras. Se observan resultados similares en casi todas las visualizaciones. Tensorflow es sin duda el ganador en términos de popularidad. Pero Tensorflow nativo o Keras nativo no se pueden comparar con PyTorch. Los resultados que vemos son generalmente Keras como una API para TensorFlow v/s PyTorch.

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Conclusión

Entonces, surge la pregunta final. ¿Qué es mejor: Keras o PyTorch?

Bueno, la respuesta depende del usuario. Si usted, como usuario, acaba de ingresar al campo del aprendizaje profundo y está ansioso por construir su primer modelo de aprendizaje profundo, obviamente debe implementar Keras como una interfaz para TensorFlow en su modelo. Es extremadamente amigable para principiantes y también tiene una gran comunidad en línea útil. Muchas gracias a Keras; enseñar Deep Learning nunca ha sido tan fácil.

Pero, si tiene relativamente experiencia en aprendizaje profundo (lo más probable es que ya lo sepa), PyTorch es, por supuesto, el mejor marco entre los dos. PyTorch se está volviendo popular a un ritmo acelerado.

Los pioneros en el campo del aprendizaje profundo, a saber, Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, las mejores universidades como Stanford se han cambiado a PyTorch por su superioridad en rendimiento, velocidad y flexibilidad. Resolver problemas de Computer Vision nunca ha sido tan fácil con PyTorch.

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