Keras vs PyTorch : Différence entre Keras et PyTorch

Si vous lisez cet article, il y a de fortes chances que vous soyez entré dans le domaine du Deep Learning et que vous soyez probablement en train de construire votre premier projet de Deep Learning. Vous avez peut-être été confus quant à la pléthore de frameworks et de bibliothèques disponibles pour Deep Learning - Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, parmi les plus populaires.

Divers cadres pour l'apprentissage en profondeur

Dans cet article, nous allons examiner la comparaison entre Keras et PyTorch, les deux API/frameworks les plus recherchés pour le Deep Learning. Nous apprendrons également lequel des deux est le meilleur pour construire votre prochain projet de Deep Learning.

La comparaison sera basée sur les facteurs suivants :

• Émergence
• Facilité d'utilisation
• Débogage
• Performance
• Popularité
• Conclusion : Quand utiliser quoi et pourquoi ?

Émergence

Keras est l'API de haut niveau de Deep Learning. Il s'agit d'une bibliothèque open source construite sur Tensorflow (un autre framework d'apprentissage en profondeur populaire de Google), ce qui rend le code Tensorflow beaucoup plus facile à écrire et à exécuter. Keras a été développé par François Chollet en 2015 avec pour mission qu'un développeur soit capable de construire des modèles d'apprentissage en profondeur sans trop de complexité. Il est devenu extrêmement populaire pour sa facilité d'utilisation et sa simplicité syntaxique.

PyTorch est le framework de bas niveau Python Deep Learning (comme Tensorflow). Il s'agit d'une bibliothèque open source basée sur la bibliothèque Torch. PyTorch a été développé par l'équipe de recherche sur l'IA de Facebook en 2016. PyTorch, contrairement à Keras, n'est peut-être pas très facile pour les débutants. Mais ce que PyTorch offre, c'est une superbe flexibilité et une exécution ultra-rapide pour les grands ensembles de données du monde réel.

Gagnant : Tirage au sort

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Facilité d'utilisation

De loin, Keras a été le cadre de référence pour l'apprentissage du Deep Learning par rapport à PyTorch. Comme indiqué précédemment, Keras a été développé en gardant à l'esprit qu'il devrait être syntaxiquement facile. Ainsi, lors de la préparation d'un modèle d'apprentissage en profondeur, les étapes de base à suivre sont les suivantes : charger les données, définir le modèle, compiler le modèle, entraîner le modèle et enfin, l'évaluation. Toutes les étapes ci-dessus peuvent être effectuées en très peu de lignes de code. Par exemple, pour définir un modèle de réseau neuronal simple, ce que vous pouvez faire avec Keras est :

Définition du modèle

Vous voyez donc qu'en utilisant simplement model.add(…) avec quelques hyper-paramètres, vous pouvez insérer des couches dans votre modèle de réseau de neurones. Un autre modèle.add(…) et Boom ! Une autre couche ! C'est si facile.

Maintenant, après la définition et la compilation du modèle, vous devez entraîner votre modèle sur un ensemble de données.

Eh bien, avec Keras, c'est du gâteau. Utilisez simplement le model.fit(…) en mentionnant les données d'entrée et de sortie, et quelques hyper-paramètres, et le tour est joué ! Votre modèle démarrera avec succès le processus de formation (seulement 1 ligne de code).

Cette syntaxe simple, concise et lisible fait de Keras un langage très populaire parmi les débutants en apprentissage profond ainsi que les développeurs.

PyTorch, en revanche, est un peu moins concis, ce qui le rend plus complexe. En utilisant PyTorch, il faut explicitement passer par toutes les étapes de base pour exécuter un modèle d'apprentissage en profondeur. Pour simplement entraîner votre modèle, vous devez : initialiser les poids au début de chaque lot d'entraînement, exécuter les passes avant et arrière, calculer la perte et mettre à jour les poids en conséquence.

Juste la section Formation PyTorch

Puisqu'avec PyTorch, vous devez être habitué à tous les détails de fond, vous pouvez vous rendre compte que cela pourrait être une tâche herculéenne pour un débutant qui vient d'entrer dans le domaine du Deep Learning, en allant de l'avant avec PyTorch.

Vainqueur : Keras

Débogage

Le débogage est là où les choses deviennent intéressantes.

Comme vous le savez tous maintenant, Keras a tellement de fonctions simples comme .fit(…), .compile(…) qui nous aident à écrire facilement des codes. Par conséquent, à Keras, les chances de faire des erreurs sont minces. Mais lorsque vous faites des erreurs dans votre code (ce qui est tout à fait normal), il est généralement très difficile de le déboguer. La raison en est que tant de détails sont encapsulés dans diverses fonctions que vous devez visualiser tous ces détails afin de trouver où vous vous trompez réellement.

Avec le code PyTorch explicitement illustré, le débogage est tellement plus facile. Chaque détail de votre réseau de neurones a été illustré dans votre code, et donc trouver l'erreur est une tâche relativement simple. Vous pouvez modifier vos pondérations, biais, couches réseau à votre guise, puis réessayer d'exécuter le modèle.

Gagnant : PyTorch

Performance

Eh bien, en termes de performances, Keras est à la traîne par rapport à PyTorch.

Keras peut être très populaire pour ses raisons syntaxiques, mais n'est généralement pas préféré lorsqu'il s'agit d'énormes ensembles de données. Keras est lent en calcul et est généralement utilisé pour des ensembles de données plus petits où il faut avoir une première idée d'un modèle comme des prototypes. Il est utilisé par un grand nombre de débutants comme premier modèle DL car ces modèles n'ont généralement pas d'ensembles de données énormes ou en ligne.

PyTorch brille vraiment dans ce facteur. PyTorch, ainsi que TensorFlow, sont utilisés comme frameworks lorsqu'un utilisateur traite d'énormes ensembles de données. PyTorch est remarquablement plus rapide et a une meilleure mémoire et optimisation que Keras. Comme mentionné précédemment, PyTorch est excellent pour nous fournir la flexibilité nécessaire pour définir ou modifier notre modèle d'apprentissage en profondeur. Par conséquent, PyTorch est utilisé pour créer des solutions évolutives. Les ensembles de données au niveau de l'industrie ne sont pas un problème pour PyTorch, et il peut compiler et former des modèles avec une grande facilité et rapidité.

Gagnant : PyTorch

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Popularité

Source : Google Tendances 2020

Premièrement, il faut dire que lorsqu'un cadre est plus populaire qu'un autre, cela ne signifie pas toujours que les chercheurs utilisent toujours ce cadre plus populaire que l'autre. Ils ont tendance à changer de framework en fonction des problèmes.

Cela étant dit, comme vous pouvez le voir sur la visualisation ci-dessus de Google Trends 2020 , TensorFlow est clairement le favori mondial, suivi de PyTorch et Keras. Des types de résultats similaires sont observés dans presque toutes les visualisations. Tensorflow est sans aucun doute le gagnant en termes de popularité. Mais Tensorflow natif ou Keras natif ne peuvent pas être comparés à PyTorch. Les résultats que nous voyons sont généralement Keras en tant qu'API pour TensorFlow v/s PyTorch.

Gagnant : Tensorflow avec Keras

Conclusion

Ainsi, la dernière question se pose. Quel est le meilleur : Keras ou PyTorch ?

Eh bien, la réponse dépend de l'utilisateur. Si vous, en tant qu'utilisateur, venez d'entrer dans le domaine du Deep Learning et que vous êtes très désireux de créer votre tout premier modèle de Deep Learning, vous devez évidemment implémenter Keras comme interface pour TensorFlow dans votre modèle. Il est extrêmement convivial pour les débutants et possède également une excellente communauté en ligne utile. Un grand merci à Keras ; enseigner le Deep Learning n'a jamais été aussi facile.

Mais, si vous êtes relativement expérimenté en Deep Learning (il y a de fortes chances que vous le sachiez déjà), PyTorch est, bien sûr, le meilleur framework parmi les deux. PyTorch devient populaire à un rythme rapide.

Les pionniers du Deep Learning Field, à savoir Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, les meilleures universités comme Stanford sont passés à PyTorch pour sa supériorité en termes de performances, de vitesse et de flexibilité. Résoudre les problèmes de vision par ordinateur n'a jamais été aussi facile avec PyTorch.

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