Keras vs. PyTorch: differenza tra Keras e PyTorch

Se stai leggendo questo articolo, è probabile che tu sia entrato nel campo del Deep Learning e probabilmente sei sulla buona strada per costruire il tuo primo progetto di Deep Learning. Potresti essere stato confuso dalla pletora di framework e librerie disponibili per Deep Learning: Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, tra i più popolari.

Vari framework per l'apprendimento profondo

In questo articolo esamineremo il confronto tra Keras e PyTorch, le due API/framework più ricercati per il Deep Learning. Impareremo anche quale tra i due è meglio per costruire il tuo prossimo progetto di Deep Learning.

Il confronto si baserà sui seguenti fattori:

• Emergenza
• Facilità d'uso
• Debug
• Prestazione
• Popolarità
• Conclusione: quando usare cosa e perché?

Emergenza

Keras è l'API di alto livello di Deep Learning. È una libreria open source basata su Tensorflow (un altro popolare framework di Deep Learning di Google), che rende il codice Tensorflow molto più facile da scrivere ed eseguire. Keras è stato sviluppato da Francois Chollet nel 2015 con la missione che uno sviluppatore dovrebbe essere in grado di costruire modelli di Deep Learning senza troppa complessità. È diventato immensamente popolare per la sua facilità d'uso e semplicità sintattica.

PyTorch è il framework di basso livello Python Deep Learning (come Tensorflow). È una libreria open source basata sulla libreria Torch. PyTorch è stato sviluppato dall'AI Research Team di Facebook nel 2016. PyTorch, a differenza di Keras, potrebbe non essere molto facile per i principianti. Ma ciò che offre PyTorch è una flessibilità eccezionale e un'esecuzione incredibilmente veloce per grandi set di dati del mondo reale.

Vincitore: pareggio

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Facilità d'uso

Senza dubbio, Keras è stato il framework di riferimento per l'apprendimento del Deep Learning rispetto a PyTorch. Come detto in precedenza, Keras è stato sviluppato, tenendo presente che dovrebbe essere sintatticamente facile. Quindi, durante la preparazione di un modello di deep learning, i passaggi di base da eseguire sono: caricare i dati, definire il modello, compilare il modello, addestrare il modello e, infine, valutare. Tutti i passaggi precedenti possono essere eseguiti in poche righe di codice. Ad esempio, per definire un semplice modello di rete neurale, ciò che puoi fare con Keras è:

Definizione del modello

Quindi vedi, semplicemente usando model.add(…) con alcuni iperparametri, puoi inserire livelli nel tuo modello di rete neurale. Un altro modello.aggiungi(…) e Boom! Un altro strato! È così facile.

Ora, dopo la definizione e la compilazione del modello, è necessario addestrare il modello su alcuni set di dati.

Bene, con Keras, è un gioco da ragazzi. Basta usare model.fit(…) menzionando i dati di input e output e alcuni iperparametri, e voilà! Il tuo modello avvierà correttamente il processo di addestramento (solo 1 riga di codice).

Questa sintassi semplice, concisa e leggibile rende Keras un linguaggio molto popolare tra i principianti e gli sviluppatori di Deep Learning.

PyTorch, d'altra parte, è un po' meno conciso, il che lo rende più complesso. Utilizzando PyTorch, è necessario eseguire esplicitamente tutti i passaggi di base per l'esecuzione di un modello di deep learning. Per addestrare semplicemente il tuo modello, devi: inizializzare i pesi all'inizio di ogni batch di allenamento, eseguire i passaggi avanti e indietro, calcolare la perdita e aggiornare i pesi di conseguenza.

Solo la sezione Formazione PyTorch

Dato che con PyTorch devi essere abituato a tutti i dettagli più importanti, puoi renderti conto che potrebbe essere un compito arduo per un principiante che è appena entrato nel campo del Deep Learning, andando avanti con PyTorch.

Vincitore: Keras

Debug

Il debug è dove le cose si fanno interessanti.

Come ormai tutti sapete, Keras ha così tante semplici funzioni come .fit(…), .compile(…) che ci aiutano a scrivere facilmente i codici. Quindi in Keras, le possibilità di commettere errori sono scarse. Ma quando commetti errori nel tuo codice (che è del tutto normale), di solito è molto difficile eseguire il debug. Il motivo è che così tanti dettagli sono incapsulati in varie funzioni che è necessario visualizzare tutti quei dettagli in modo da scoprire dove si sbaglia effettivamente.

Con il codice PyTorch illustrato in modo esplicito, il debug è molto più semplice. Ogni dettaglio della tua rete neurale è stato illustrato nel tuo codice e quindi scoprire l'errore è un compito relativamente semplice. Puoi modificare i tuoi pesi, bias, livelli di rete come desideri e quindi provare a eseguire nuovamente il modello.

Vincitore: PyTorch

Prestazione

Bene, in termini di prestazioni, Keras è in ritardo rispetto a PyTorch.

Keras potrebbe essere molto popolare per le sue ragioni sintattiche, ma generalmente non è preferito quando si tratta di enormi set di dati. Keras è lento nel calcolo ed è generalmente utilizzato per set di dati più piccoli in cui è necessario avere un'idea iniziale su un modello come i prototipi. Viene utilizzato da un numero enorme di principianti come primo modello DL perché questi modelli di solito non hanno set di dati enormi o online.

PyTorch brilla davvero in questo fattore. PyTorch, così come TensorFlow, vengono utilizzati come framework quando un utente gestisce enormi set di dati. PyTorch è notevolmente più veloce e ha una memoria e un'ottimizzazione migliori rispetto a Keras. Come accennato in precedenza, PyTorch è eccellente nel fornirci la flessibilità per definire o modificare il nostro modello di deep learning. Quindi PyTorch viene utilizzato nella creazione di soluzioni scalabili. I set di dati a livello di settore non sono un problema per PyTorch e può compilare e addestrare modelli con grande facilità e velocità.

Vincitore: PyTorch

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Popolarità

Fonte: Google Trend 2020

In primo luogo, va detto che quando un framework è più popolare dell'altro, non significa sempre che i ricercatori utilizzino sempre quel framework più popolare rispetto all'altro. Tendono a cambiare framework a seconda dei problemi.

Detto questo, come puoi vedere dalla visualizzazione sopra di Google Trends 2020 , TensorFlow è chiaramente il preferito a livello mondiale, seguito da PyTorch e Keras. Tipi simili di risultati si osservano in quasi tutte le visualizzazioni. Tensorflow è senza dubbio il vincitore in termini di popolarità. Ma Tensorflow nativo o Keras nativo non possono essere confrontati con PyTorch. I risultati che vediamo sono generalmente Keras come API per TensorFlow v/s PyTorch.

Vincitore: Tensorflow con Keras

Conclusione

Quindi, sorge l'ultima domanda. Quale è meglio: Keras o PyTorch?

Bene, la risposta dipende dall'utente. Se tu, come utente, sei appena entrato nel campo del Deep Learning e sei molto ansioso di costruire il tuo primo modello di Deep Learning, dovresti ovviamente implementare Keras come interfaccia per TensorFlow nel tuo modello. È estremamente adatto ai principianti e ha anche una grande comunità online utile. Grazie mille a Keras; insegnare il Deep Learning non è mai stato così facile.

Ma, se sei relativamente esperto in Deep Learning (è probabile che tu lo sappia già), PyTorch è, ovviamente, il framework migliore tra i due. PyTorch sta diventando popolare a un ritmo veloce.

I pionieri nel campo del Deep Learning, vale a dire Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, le migliori università come Stanford sono passati a PyTorch per la sua superiorità in termini di prestazioni, velocità e flessibilità. Risolvere i problemi di Computer Vision non è mai stato così facile con PyTorch.

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