Keras vs. PyTorch: diferença entre Keras e PyTorch

Se você está lendo este artigo, é provável que tenha entrado no campo do Deep Learning e provavelmente esteja a caminho de construir seu primeiro projeto de Deep Learning. Você pode ter ficado confuso com a infinidade de frameworks e bibliotecas disponíveis para Deep Learning – Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, entre os mais populares.

Várias estruturas para aprendizado profundo

Neste artigo, analisaremos a comparação entre Keras e PyTorch - as duas APIs/frameworks mais procurados para Deep Learning. Também aprenderemos qual dos dois é melhor para construir seu próximo projeto de Deep Learning.

A comparação será baseada nos seguintes fatores:

• Emergência
• Fácil de usar
• Depuração
• atuação
• Popularidade
• Conclusão: Quando usar o quê e por quê?

Emergência

Keras é a API de alto nível de Deep Learning. É uma biblioteca de código aberto construída sobre o Tensorflow (outro framework de Deep Learning popular do Google), tornando o código do Tensorflow muito mais fácil de escrever e executar. Keras foi desenvolvido por François Chollet em 2015 com a missão de que um desenvolvedor seja capaz de construir Modelos de Aprendizado Profundo sem muita complexidade. Tornou-se imensamente popular por sua facilidade de uso e simplicidade sintática.

PyTorch é a estrutura de baixo nível do Python Deep Learning (como o Tensorflow). É uma biblioteca de código aberto baseada na Biblioteca Torch. O PyTorch foi desenvolvido pela equipe de pesquisa de IA do Facebook em 2016. O PyTorch, ao contrário do Keras, pode não ser muito fácil para iniciantes. Mas o que o PyTorch oferece é excelente flexibilidade e execução extremamente rápida para grandes conjuntos de dados do mundo real.

Vencedor: Empate

Leia também: Tensorflow vs PyTorch

Fácil de usar

Sem dúvida, Keras tem sido a estrutura para aprender Deep Learning em comparação com o PyTorch. Como dito anteriormente, Keras foi desenvolvido tendo em mente que deve ser sintaticamente fácil. Portanto, ao preparar um Modelo de Aprendizado Profundo, as etapas básicas que você deve seguir são: Carregar os Dados, Definir o Modelo, Compilar o Modelo, Treinar o Modelo e, finalmente, Avaliação. Todas as etapas acima podem ser feitas em apenas poucas linhas de código. Por exemplo, para definir um modelo de rede neural simples, o que você pode fazer com o Keras é:

Definição do modelo

Então você vê, apenas usando model.add(…) com alguns hiperparâmetros, você pode inserir camadas em seu Modelo de Rede Neural. Outro model.add(…) e Boom! Outra camada! É tão fácil.

Agora, após a definição e compilação do modelo, você precisa treinar seu modelo em algum conjunto de dados.

Bem, com Keras, é moleza. Basta usar o model.fit(…) mencionando os dados de entrada e saída, e alguns hiperparâmetros, e pronto! Seu modelo iniciará com sucesso o processo de treinamento (apenas 1 linha de código).

Essa sintaxe simples, concisa e legível torna o Keras uma linguagem muito popular entre iniciantes em Deep Learning e desenvolvedores.

O PyTorch, por outro lado, é um pouco menos conciso, tornando-o mais complexo. Usando o PyTorch, é preciso passar explicitamente por todas as etapas básicas para executar um modelo de aprendizado profundo. Para apenas treinar seu modelo, você precisa: inicializar os pesos no início de cada lote de treinamento, executar os passos para frente e para trás, calcular a perda e atualizar os pesos de acordo.

Apenas a seção de treinamento do PyTorch

Como com o PyTorch você precisa estar acostumado com todos os detalhes minuciosos, você pode perceber que pode ser uma tarefa hercúlea para um iniciante que acabou de entrar no campo do Deep Learning, avançando com o PyTorch.

Vencedor: Keras

Depuração

A depuração é onde as coisas ficam interessantes.

Como todos já sabem, Keras tem tantas funções simples como .fit(…), .compile(…) que nos ajudam a escrever códigos facilmente. Portanto, em Keras, as chances de cometer erros são pequenas. Mas quando você comete erros em seu código (o que é completamente normal), geralmente é muito difícil depurar. A razão é que tantos detalhes são encapsulados em várias funções que você precisa visualizar todos esses detalhes para descobrir onde realmente errou.

Com o código PyTorch explicitamente ilustrado, a depuração é muito mais fácil. Cada detalhe de sua rede neural foi ilustrado em seu código e, portanto, descobrir o erro é uma tarefa relativamente simples. Você pode alterar seus pesos, tendências, camadas de rede conforme desejar e, em seguida, tentar executar o modelo novamente.

Vencedor: PyTorch

atuação

Bem, em termos de desempenho, Keras está ficando para trás em comparação com o PyTorch.

Keras pode ser muito popular por suas razões sintáticas, mas geralmente não é preferido ao lidar com grandes conjuntos de dados. Keras é lento em computação e geralmente é usado para conjuntos de dados menores, onde é necessário ter uma ideia inicial sobre um modelo como protótipos. Ele é usado por um grande número de iniciantes como seu primeiro modelo DL porque esses modelos geralmente não possuem conjuntos de dados enormes ou online.

O PyTorch realmente brilha nesse fator. O PyTorch, assim como o TensorFlow, são usados ​​como frameworks quando um usuário lida com grandes conjuntos de dados. PyTorch é notavelmente mais rápido e tem melhor memória e otimização do que Keras. Como mencionado anteriormente, o PyTorch é excelente em nos fornecer flexibilidade para definir ou alterar nosso Modelo de Deep Learning. Portanto, o PyTorch é usado na criação de soluções escaláveis. Os conjuntos de dados no nível do setor não são um problema para o PyTorch, e ele pode compilar e treinar modelos com grande facilidade e velocidade.

Vencedor: PyTorch

Deve ler: Bibliotecas de aprendizado profundo de código aberto

Popularidade

Fonte: Google Trends 2020

Em primeiro lugar, é preciso dizer que quando um framework é mais popular que o outro, isso nem sempre significa que os pesquisadores sempre usam esse framework mais popular em detrimento do outro. Eles tendem a alternar entre os frameworks conforme os problemas.

Dito isto, como você pode ver na visualização acima do Google Trends 2020 , o TensorFlow é claramente o favorito em todo o mundo, seguido pelo PyTorch e Keras. Tipos semelhantes de resultados são observados em quase todas as visualizações. O Tensorflow é, sem dúvida, o vencedor em termos de popularidade. Mas o Tensorflow nativo ou o Keras nativo não podem ser comparados com o PyTorch. Os resultados que vemos são geralmente Keras como uma API para TensorFlow v/s PyTorch.

Vencedor: Tensorflow com Keras

Conclusão

Então, surge a pergunta final. Qual é melhor: Keras ou PyTorch?

Bem, a resposta depende do usuário. Se você, como usuário, acabou de entrar no campo do Deep Learning e está muito ansioso para construir seu primeiro Deep Learning Model, obviamente deve implementar o Keras como uma interface para o TensorFlow em seu modelo. É extremamente amigável para iniciantes e também possui uma grande comunidade online útil. Grandes agradecimentos a Keras; ensinar Deep Learning nunca foi tão fácil.

Mas, se você é relativamente experiente em Deep Learning (é provável que você já saiba disso), o PyTorch é, obviamente, o melhor framework entre os dois. O PyTorch está se tornando popular rapidamente.

Os pioneiros no campo de Deep Learning, como Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, as principais universidades como Stanford mudaram para o PyTorch por sua superioridade em desempenho, velocidade e flexibilidade. Resolver problemas de Visão Computacional nunca foi tão fácil com o PyTorch.

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