Keras vs. PyTorch: Diferența dintre Keras și PyTorch

Dacă citiți acest articol, sunt șanse să fi pășit în domeniul învățării profunde și probabil că sunteți în drum spre construirea primului proiect de învățare profundă. S-ar putea să fi fost confuz cu privire la multitudinea de cadre și biblioteci disponibile pentru Deep Learning – Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, printre cele mai populare.

Diverse cadre pentru învățarea profundă

În acest articol, vom analiza comparația dintre Keras și PyTorch – cele două API-uri/cadre cele mai căutate pentru Deep Learning. Vom afla, de asemenea, care dintre cele două este mai potrivită pentru a construi următorul proiect de învățare profundă.

Comparația se va baza pe următorii factori:

• Apariție
• Ușurință în utilizare
• Depanare
• Performanţă
• Popularitate
• Concluzie: Când să folosiți ce și de ce?

Apariție

Keras este API-ul de nivel înalt Deep Learning. Este o bibliotecă open-source construită pe Tensorflow (un alt cadru popular de Deep Learning de la Google), făcând codul Tensorflow mult mai ușor de scris și executat. Keras a fost dezvoltat de Francois Chollet în 2015 cu misiunea ca un dezvoltator să poată construi modele de învățare profundă fără prea multă complexitate. A devenit extrem de popular pentru ușurința în utilizare și simplitatea sintactică.

PyTorch este cadrul Python Deep Learning la nivel scăzut (cum ar fi Tensorflow). Este o bibliotecă open-source bazată pe Biblioteca Torch. PyTorch a fost dezvoltat de echipa de cercetare AI a Facebook în 2016. PyTorch, spre deosebire de Keras, ar putea să nu fie foarte ușor pentru începători. Dar ceea ce oferă PyTorch este o flexibilitate superbă și o execuție extraordinar de rapidă pentru seturi de date mari din lumea reală.

Câștigător: Remiză

Citește și: Tensorflow vs PyTorch

Ușurință în utilizare

Desigur, Keras a fost cadrul de bază pentru învățarea Deep Learning în comparație cu PyTorch. După cum sa spus anterior, Keras a fost dezvoltat, ținând cont de faptul că ar trebui să fie ușor din punct de vedere sintactic. Așadar, în timpul pregătirii unui model de învățare profundă, pașii de bază pe care îi faceți sunt: ​​încărcarea datelor, definirea modelului, compilarea modelului, instruirea modelului și, în final, evaluarea. Toți pașii de mai sus se pot face în doar câteva linii de cod. De exemplu, pentru a defini un model simplu de rețea neuronală, ceea ce puteți face cu Keras este:

Definiția modelului

Așa că vedeți, doar folosind model.add(…) cu câțiva hiper-parametri, puteți insera straturi în modelul de rețea neuronală. Un alt model.add(…) și Boom! Un alt strat! Este atât de ușor.

Acum, după definirea și compilarea modelului, trebuie să vă instruiți modelul pe un set de date.

Ei bine, cu Keras, este o bucată de tort. Folosiți doar model.fit(…) menționând datele de intrare și de ieșire și niște hiper-parametri și voila! Modelul dumneavoastră va începe cu succes procesul de instruire (doar 1 linie de cod).

Aceste sintaxe simple, concise și lizibile fac din Keras un limbaj foarte popular printre începătorii și dezvoltatorii de Deep Learning.

PyTorch, pe de altă parte, este puțin mai puțin concis, ceea ce îl face mai complex. Folosind PyTorch, trebuie să parcurgeți în mod explicit toți pașii de bază pentru executarea unui model de învățare profundă. Pentru a vă antrena doar modelul, trebuie să: inițializați greutățile la începutul fiecărui lot de antrenament, să rulați trecerile înainte și înapoi, să calculați pierderea și să actualizați greutățile în consecință.

Doar secțiunea PyTorch Training

Deoarece cu PyTorch trebuie să fii obișnuit cu toate detaliile esențiale, poți realiza că ar putea fi o sarcină herculeană pentru un începător care tocmai a intrat în domeniul învățării profunde, mergând mai departe cu PyTorch.

Câștigător: Keras

Depanare

Depanarea este locul în care lucrurile devin interesante.

După cum știți cu toții până acum, Keras are atât de multe funcții simple precum .fit(…), .compile(…) care ne ajută să scriem coduri cu ușurință. Prin urmare, în Keras, șansele de a face erori sunt mici. Dar atunci când faceți erori în codul dvs. (ceea ce este complet normal), este de obicei foarte dificil de depanat. Motivul este că atât de multe detalii sunt încapsulate în diverse funcții încât trebuie să vizualizați toate aceste detalii pentru a afla unde greșiți de fapt.

Cu codul PyTorch ilustrat în mod explicit, depanarea este mult mai ușoară. Fiecare detaliu al rețelei tale neuronale a fost ilustrat în codul tău și, prin urmare, descoperirea erorii este o sarcină relativ simplă. Vă puteți modifica ponderile, prejudecățile, straturile de rețea după cum doriți și apoi încercați să rulați din nou modelul.

Câștigător: PyTorch

Performanţă

Ei bine, în ceea ce privește performanța, Keras rămâne în urmă în comparație cu PyTorch.

Keras ar putea fi foarte popular din motivele sale sintactice, dar nu este, în general, preferat atunci când se ocupă cu seturi de date uriașe. Keras este lent în calcul și este, în general, folosit pentru seturi de date mai mici, unde trebuie să aveți o idee inițială despre un model precum prototipurile. Este folosit de un număr mare de începători ca primul lor model DL, deoarece aceste modele nu au de obicei seturi de date uriașe sau online.

PyTorch chiar strălucește în acest factor. PyTorch, precum și TensorFlow, sunt folosite ca cadre atunci când un utilizator se ocupă de seturi de date uriașe. PyTorch este remarcabil mai rapid și are memorie și optimizare mai bune decât Keras. După cum am menționat mai devreme, PyTorch este excelent pentru a ne oferi flexibilitatea de a defini sau modifica modelul nostru de învățare profundă. Prin urmare, PyTorch este utilizat în construirea de soluții scalabile. Seturile de date la nivel de industrie nu reprezintă o problemă pentru PyTorch și poate compila și antrena modele cu mare ușurință și viteză.

Câștigător: PyTorch

Trebuie citit: Biblioteci de învățare profundă cu sursă deschisă

Popularitate

Sursa: Google Trends 2020

În primul rând, trebuie spus că atunci când un cadru este mai popular decât celălalt, nu înseamnă întotdeauna că cercetătorii folosesc întotdeauna acel cadru mai popular decât celălalt. Au tendința de a schimba cadrele în funcție de probleme.

Acestea fiind spuse, după cum puteți vedea din vizualizarea de mai sus a Google Trends 2020 , TensorFlow este în mod clar favoritul la nivel mondial, urmat de PyTorch și Keras. Tipuri similare de rezultate sunt observate în aproape toate vizualizările. Tensorflow este, fără îndoială, câștigătorul în ceea ce privește popularitatea. Dar Tensorflow nativ sau Keras nativ nu pot fi comparate cu PyTorch. Rezultatele pe care le vedem sunt, în general, Keras ca API pentru TensorFlow v/s PyTorch.

Câștigător: Tensorflow cu Keras

Concluzie

Deci, se pune întrebarea finală. Care este mai bine: Keras sau PyTorch?

Ei bine, răspunsul depinde de utilizator. Dacă, în calitate de utilizator, tocmai ați intrat în domeniul învățării profunde și sunteți foarte dornic să vă construiți primul model de învățare profundă, ar trebui evident să implementați Keras ca interfață pentru TensorFlow în modelul dvs. Este extrem de prietenos pentru începători și are, de asemenea, o comunitate online utilă. Mulțumiri lui Keras; predarea Deep Learning nu a fost niciodată mai ușoară.

Dar, dacă aveți relativ experiență în Deep Learning (s-ar putea să știți deja acest lucru), PyTorch este, desigur, cel mai bun cadru dintre cele două. PyTorch devine popular într-un ritm rapid.

Pionierii în domeniul învățării profunde, și anume Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, universități de top precum Stanford au trecut la PyTorch pentru superioritatea sa în performanță, viteză și flexibilitate. Rezolvarea problemelor de computer Vision nu a fost niciodată mai ușoară cu PyTorch.

Pentru a afla mai multe despre Deep Learning și diferitele cadre asociate cu acesta, consultați cursul UpGrad PG Certification în Machine Learning și Deep Learning .