Keras vs. PyTorch: różnica między Keras a PyTorch

Jeśli czytasz ten artykuł, prawdopodobnie wkroczyłeś w dziedzinę Deep Learning i prawdopodobnie jesteś na dobrej drodze do zbudowania swojego pierwszego projektu Deep Learning. Mogłeś być zdezorientowany ilością frameworków i bibliotek dostępnych dla Deep Learning – wśród najpopularniejszych Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI.

Różne frameworki do głębokiego uczenia

W tym artykule przyjrzymy się porównaniu Keras i PyTorch — dwóch najbardziej poszukiwanych interfejsów API/frameworków do Deep Learningu. Dowiemy się również, który z nich jest lepszy do zbudowania Twojego kolejnego projektu Deep Learning.

Porównanie będzie oparte na następujących czynnikach:

• Powstanie
• Łatwość użycia
• Debugowanie
• Występ
• Popularność
• Wniosek: kiedy używać czego i dlaczego?

Powstanie

Keras to wysokopoziomowe API głębokiego uczenia. Jest to biblioteka o otwartym kodzie źródłowym zbudowana na bazie Tensorflow (kolejny popularny framework Deep Learning firmy Google), dzięki czemu kod Tensorflow jest znacznie łatwiejszy do napisania i wykonania. Keras został opracowany przez Francois Chollet w 2015 roku z misją, aby programista był w stanie konstruować modele głębokiego uczenia się bez większej złożoności. Stał się niezwykle popularny ze względu na łatwość użycia i prostotę składniową.

PyTorch to niskopoziomowy framework Python Deep Learning (jak Tensorflow). Jest to biblioteka o otwartym kodzie źródłowym oparta na Bibliotece Torch. PyTorch został opracowany przez zespół badawczy AI Facebooka w 2016 roku. PyTorch, w przeciwieństwie do Kerasa, może nie być łatwy dla początkujących. Ale to, co oferuje PyTorch, to znakomita elastyczność i niesamowicie szybkie wykonywanie dużych zbiorów danych w świecie rzeczywistym.

Zwycięzca: remis

Przeczytaj także: Tensorflow kontra PyTorch

Łatwość użycia

W porównaniu z PyTorch, Keras był podstawową platformą uczenia się Deep Learning. Jak wcześniej powiedziano, Keras został opracowany, pamiętając, że powinien być łatwy składniowo. Tak więc przygotowując model głębokiego uczenia się, podstawowe kroki, które wykonujesz, to: ładowanie danych, definiowanie modelu, kompilowanie modelu, trenowanie modelu i wreszcie ocena. Wszystkie powyższe kroki można wykonać w zaledwie kilku linijkach kodu. Na przykład, aby zdefiniować prosty model sieci neuronowej, co możesz zrobić z Keras to:

Definicja modelu

Widzisz, używając tylko model.add(…) z kilkoma hiperparametrami, możesz wstawić warstwy do swojego modelu sieci neuronowej. Kolejny model.add(…) i Boom! Kolejna warstwa! To jest takie proste.

Teraz, po zdefiniowaniu i kompilacji modelu, musisz wytrenować swój model na jakimś zestawie danych.

Cóż, z Kerasem to bułka z masłem. Wystarczy użyć pliku model.fit(…) zawierającego dane wejściowe i wyjściowe oraz kilka hiperparametrów i voila! Twój model pomyślnie rozpocznie proces uczenia (tylko 1 linia kodu).

Ta prosta, zwięzła i czytelna składnia sprawia, że ​​Keras jest bardzo popularnym językiem zarówno wśród początkujących, jak i programistów.

Z drugiej strony PyTorch jest nieco mniej zwięzły, co czyni go bardziej złożonym. Korzystając z PyTorch, należy wyraźnie przejść przez wszystkie podstawowe kroki w celu wykonania modelu głębokiego uczenia. Aby trenować tylko swój model, musisz: zainicjować wagi na początku każdej partii treningu, uruchomić przebiegi do przodu i do tyłu, obliczyć straty i odpowiednio zaktualizować wagi.

Tylko sekcja szkolenia PyTorch

Ponieważ z PyTorch musisz być przyzwyczajony do wszystkich najdrobniejszych szczegółów, możesz zdać sobie sprawę, że może to być herkulesowe zadanie dla początkującego, który właśnie wszedł na pole Deep Learning, idąc dalej z PyTorch.

Zwycięzca: Keras

Debugowanie

Debugowanie to miejsce, w którym robi się ciekawie.

Jak już wszyscy wiecie, Keras ma tak wiele prostych funkcji, jak .fit(…), .compile(…), które pomagają nam w łatwym pisaniu kodów. Stąd w Keras szanse popełnienia błędów są niewielkie. Ale kiedy robisz błędy w swoim kodzie (co jest całkowicie normalne), zwykle bardzo trudno jest debugować. Powodem jest to, że tak wiele szczegółów jest zawartych w różnych funkcjach, że musisz zwizualizować wszystkie te szczegóły, aby dowiedzieć się, gdzie faktycznie popełniłeś błąd.

Dzięki wyraźnie zilustrowanemu kodowi PyTorch debugowanie jest o wiele łatwiejsze. Każdy szczegół twojej sieci neuronowej został zilustrowany w twoim kodzie, a zatem znalezienie błędu jest stosunkowo prostym zadaniem. Możesz dowolnie zmieniać wagi, odchylenia, warstwy sieciowe, a następnie ponownie uruchomić model.

Zwycięzca: PyTorch

Występ

Cóż, pod względem wydajności Keras pozostaje w tyle w porównaniu z PyTorch.

Keras może być bardzo popularny ze względu na składniowe, ale generalnie nie jest preferowany w przypadku dużych zbiorów danych. Keras jest powolny w obliczeniach i jest zwykle używany do mniejszych zestawów danych, w których trzeba mieć wstępne pojęcie o modelu, takim jak prototypy. Jest używany przez ogromną liczbę początkujących jako pierwszy model DL, ponieważ modele te zwykle nie mają ogromnych ani internetowych zbiorów danych.

PyTorch naprawdę błyszczy w tym czynniku. PyTorch, a także TensorFlow, są używane jako frameworki, gdy użytkownik ma do czynienia z ogromnymi zbiorami danych. PyTorch jest znacznie szybszy i ma lepszą pamięć i optymalizację niż Keras. Jak wspomniano wcześniej, PyTorch doskonale zapewnia nam elastyczność w definiowaniu lub zmienianiu naszego modelu głębokiego uczenia się. Stąd PyTorch jest wykorzystywany w budowaniu skalowalnych rozwiązań. Zestawy danych na poziomie branżowym nie stanowią problemu dla PyTorch i może kompilować i trenować modele z dużą łatwością i szybkością.

Zwycięzca: PyTorch

Trzeba przeczytać: Biblioteki Open Source Deep Learning

Popularność

Źródło: Trendy Google 2020

Po pierwsze, trzeba powiedzieć, że kiedy jedna platforma jest bardziej popularna od drugiej, nie zawsze oznacza to, że badacze zawsze używają tej popularniejszej platformy zamiast drugiej. Mają tendencję do przełączania ram zgodnie z problemami.

Biorąc to pod uwagę, jak widać na powyższej wizualizacji Google Trends 2020 , TensorFlow jest zdecydowanie faworytem na całym świecie, a następnie PyTorch i Keras. Podobne wyniki obserwujemy w prawie wszystkich wizualizacjach. Tensorflow jest bez wątpienia zwycięzcą pod względem popularności. Ale natywnego Tensorflow lub natywnego Keras nie można porównać z PyTorch. Wyniki, które widzimy, to ogólnie Keras jako interfejs API dla TensorFlow v/s PyTorch.

Zwycięzca: Tensorflow z Keras

Wniosek

Powstaje więc ostatnie pytanie. Co jest lepsze: Keras czy PyTorch?

Cóż, odpowiedź zależy od użytkownika. Jeśli jako użytkownik dopiero wszedłeś na pole Deep Learning i bardzo chcesz zbudować swój pierwszy model Deep Learning, powinieneś oczywiście zaimplementować Keras jako interfejs dla TensorFlow w swoim modelu. Jest niezwykle przyjazny dla początkujących, a także ma świetną pomocną społeczność online. Wielkie dzięki dla Keras; nauczanie Deep Learning nigdy nie było łatwiejsze.

Ale jeśli masz stosunkowo duże doświadczenie w Deep Learning (prawdopodobnie już o tym wiesz), PyTorch jest oczywiście lepszym frameworkiem spośród tych dwóch. PyTorch staje się popularny w szybkim tempie.

Pionierzy w dziedzinie głębokiego uczenia się, a mianowicie Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, najlepsze uniwersytety, takie jak Stanford, przeszli na PyTorch ze względu na jego wyższość pod względem wydajności, szybkości i elastyczności. Rozwiązywanie problemów Computer Vision nigdy nie było łatwiejsze dzięki PyTorch.

Aby dowiedzieć się więcej o Deep Learning i różnych frameworkach z nim związanych, zapoznaj się z kursem UpGrad PG Certification in Machine Learning and Deep Learning .