Keras vs. PyTorch: Perbedaan Antara Keras & PyTorch

Jika Anda membaca artikel ini, kemungkinan Anda telah melangkah ke bidang Deep Learning dan mungkin sedang dalam perjalanan untuk membangun Proyek Deep Learning pertama Anda. Anda mungkin bingung dengan banyaknya framework dan library yang tersedia untuk Deep Learning – Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, di antara yang paling populer.

Berbagai Kerangka Kerja untuk Pembelajaran Mendalam

Dalam artikel ini, kita akan melihat perbandingan antara Keras dan PyTorch— dua API/kerangka kerja yang paling dicari untuk Deep Learning. Kami juga akan mempelajari mana di antara keduanya yang lebih baik untuk membangun Proyek Pembelajaran Mendalam Anda berikutnya.

Perbandingan akan didasarkan pada faktor-faktor berikut:

• Munculnya
• Kemudahan penggunaan
• Men-debug
• Pertunjukan
• Kepopuleran
• Kesimpulan: Kapan menggunakan apa dan Mengapa?

Munculnya

Keras adalah API tingkat tinggi Deep Learning. Ini adalah perpustakaan sumber terbuka yang dibangun di atas Tensorflow (kerangka kerja Deep Learning populer lainnya oleh Google), membuat kode Tensorflow lebih mudah untuk ditulis dan dijalankan. Keras dikembangkan oleh Francois Chollet pada tahun 2015 dengan misi bahwa seorang pengembang harus dapat membangun Model Pembelajaran Mendalam tanpa banyak kerumitan. Ini telah menjadi sangat populer karena kemudahan penggunaan dan kesederhanaan sintaksisnya.

PyTorch adalah kerangka kerja tingkat rendah Python Deep Learning (seperti Tensorflow). Ini adalah perpustakaan open-source berdasarkan Torch Library. PyTorch dikembangkan oleh Tim Riset AI Facebook pada tahun 2016. PyTorch, tidak seperti Keras, mungkin tidak terlalu mudah untuk pemula. Tetapi apa yang ditawarkan PyTorch adalah fleksibilitas luar biasa dan eksekusi yang sangat cepat untuk kumpulan data dunia nyata yang besar.

Pemenang: Draw

Baca Juga: Tensorflow vs PyTorch

Kemudahan penggunaan

Hands down, Keras telah menjadi kerangka kerja untuk mempelajari Deep Learning dibandingkan dengan PyTorch. Seperti yang dikatakan sebelumnya, Keras telah dikembangkan, dengan mengingat bahwa itu harus mudah secara sintaksis. Jadi, saat menyiapkan Model Deep Learning, langkah-langkah dasar yang Anda lakukan adalah: Loading Data, Mendefinisikan Model, Menyusun Model, Melatih Model, dan terakhir, Evaluasi. Semua langkah di atas dapat dilakukan hanya dalam beberapa baris kode. Misalnya, untuk mendefinisikan Model Jaringan Syaraf Tiruan sederhana, yang dapat Anda lakukan dengan Keras adalah:

Definisi Model

Jadi Anda lihat, hanya dengan menggunakan model.add(…) dengan beberapa parameter hiper, Anda dapat menyisipkan lapisan dalam Model Jaringan Saraf Tiruan Anda. Model lain.add(…) dan Boom! Lapisan lain! Semudah itu.

Sekarang, setelah Definisi dan Kompilasi Model, Anda perlu melatih model Anda pada beberapa Dataset.

Nah, dengan Keras, itu mudah. Cukup gunakan model.fit(…) yang menyebutkan data input dan output, dan beberapa parameter hiper, dan voila! Model Anda akan berhasil memulai proses pelatihan (Hanya 1 baris kode).

Sintaks yang sederhana, ringkas, dan mudah dibaca ini menjadikan Keras bahasa yang sangat populer di kalangan Pemula dan Pengembang Deep Learning.

PyTorch, di sisi lain, sedikit kurang ringkas, membuatnya lebih kompleks. Menggunakan PyTorch, seseorang harus secara eksplisit melalui semua langkah dasar untuk menjalankan Model Pembelajaran Mendalam. Untuk hanya melatih model Anda, Anda perlu: menginisialisasi bobot di awal setiap batch pelatihan, menjalankan gerakan maju dan mundur, menghitung kerugian, dan memperbarui bobot yang sesuai.

Hanya bagian Pelatihan PyTorch

Karena dengan PyTorch Anda harus terbiasa dengan semua detail seluk beluk, Anda dapat menyadari bahwa ini mungkin tugas yang sangat berat bagi pemula yang baru saja memasuki bidang Pembelajaran Mendalam, melanjutkan dengan PyTorch.

Pemenang: Keras

Men-debug

Debugging adalah di mana hal-hal menjadi menarik.

Seperti yang Anda semua tahu sekarang, Keras memiliki begitu banyak fungsi sederhana seperti .fit(…), .compile(…) yang membantu kita dalam menulis kode dengan mudah. Oleh karena itu di Keras, kemungkinan membuat kesalahan sangat kecil. Tetapi ketika Anda membuat kesalahan dalam kode Anda (yang benar-benar normal), biasanya sangat sulit untuk di-debug. Alasannya adalah begitu banyak detail yang dikemas ke dalam berbagai fungsi sehingga Anda perlu memvisualisasikan semua detail itu untuk menemukan di mana sebenarnya kesalahan Anda.

Dengan kode PyTorch yang diilustrasikan secara eksplisit, debugging jauh lebih mudah. Setiap detail jaringan saraf Anda telah diilustrasikan dalam kode Anda, dan karenanya mencari tahu kesalahannya adalah tugas yang relatif sederhana. Anda dapat mengubah bobot, bias, lapisan jaringan sesuai keinginan dan kemudian mencoba menjalankan model lagi.

Pemenang: PyTorch

Pertunjukan

Nah, dalam hal Kinerja, Keras tertinggal dibandingkan dengan PyTorch.

Keras mungkin sangat populer karena alasan sintaksisnya tetapi umumnya tidak disukai ketika berhadapan dengan kumpulan data yang besar. Keras lambat dalam komputasi dan umumnya digunakan untuk kumpulan data yang lebih kecil di mana seseorang perlu memiliki ide awal tentang model seperti prototipe. Ini digunakan oleh sejumlah besar pemula sebagai model DL pertama mereka karena model ini biasanya tidak memiliki kumpulan data yang besar atau online.

PyTorch benar-benar bersinar dalam faktor ini. PyTorch, serta TensorFlow, digunakan sebagai kerangka kerja saat pengguna berurusan dengan kumpulan data yang sangat besar. PyTorch jauh lebih cepat dan memiliki memori dan pengoptimalan yang lebih baik daripada Keras. Seperti disebutkan sebelumnya, PyTorch sangat baik dalam memberi kami fleksibilitas untuk mendefinisikan atau mengubah Model Pembelajaran Mendalam kami. Karenanya PyTorch digunakan dalam membangun solusi yang skalabel. Set data tingkat industri tidak menjadi masalah bagi PyTorch, dan dapat mengompilasi dan melatih model dengan sangat mudah dan cepat.

Pemenang: PyTorch

Harus Dibaca: Perpustakaan Pembelajaran Mendalam Sumber Terbuka

Kepopuleran

Sumber: Google Trends 2020

Pertama, perlu dikatakan bahwa ketika satu kerangka kerja lebih populer daripada yang lain, itu tidak selalu berarti bahwa peneliti selalu menggunakan kerangka kerja yang lebih populer di atas yang lain. Mereka cenderung mengganti kerangka kerja sesuai masalah.

Meskipun demikian, seperti yang Anda lihat dari visualisasi Google Trends 2020 di atas, TensorFlow jelas merupakan favorit di seluruh dunia, diikuti oleh PyTorch dan Keras. Jenis hasil serupa diamati di hampir semua visualisasi. Tensorflow tidak diragukan lagi adalah pemenang dalam hal popularitas. Tetapi Tensorflow asli atau Keras asli tidak dapat dibandingkan dengan PyTorch. Hasil yang kami lihat umumnya Keras sebagai API untuk TensorFlow v/s PyTorch.

Pemenang: Tensorflow dengan Keras

Kesimpulan

Jadi, pertanyaan terakhir muncul. Mana yang lebih baik: Keras atau PyTorch?

Yah, jawabannya tergantung pada pengguna. Jika Anda, sebagai pengguna, baru saja memasuki bidang Deep Learning dan sangat ingin membangun Model Deep Learning pertama Anda, Anda harus mengimplementasikan Keras sebagai antarmuka untuk TensorFlow dalam model Anda. Ini sangat ramah pemula dan juga memiliki komunitas online yang sangat membantu. Terima kasih banyak untuk Keras; mengajar Deep Learning tidak pernah semudah ini.

Tetapi, jika Anda relatif berpengalaman dalam Pembelajaran Mendalam (kemungkinan Anda sudah mengetahuinya), PyTorch, tentu saja, merupakan kerangka kerja yang lebih baik di antara keduanya. PyTorch menjadi populer dengan kecepatan tinggi.

Pelopor di Deep Learning Field, yaitu Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, universitas terkemuka seperti Stanford telah beralih ke PyTorch karena keunggulannya dalam kinerja, kecepatan, dan fleksibilitas. Memecahkan masalah Computer Vision tidak pernah semudah ini dengan PyTorch.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Pembelajaran Mendalam dan berbagai kerangka kerja yang terkait dengannya, lihat kursus Sertifikasi PG upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam .