Keras против PyTorch: разница между Keras и PyTorch

Если вы читаете эту статью, скорее всего, вы вступили в область глубокого обучения и, вероятно, находитесь на пути к созданию своего первого проекта глубокого обучения. Возможно, вас смутило множество фреймворков и библиотек, доступных для глубокого обучения — Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI, среди самых популярных.

Различные фреймворки для глубокого обучения

В этой статье мы рассмотрим сравнение между Keras и PyTorch — двумя наиболее востребованными API/фреймворками для глубокого обучения. Мы также узнаем, какой из двух лучше подходит для создания вашего следующего проекта глубокого обучения.

Сравнение будет основываться на следующих факторах:

• появление
• Простота использования
• Отладка
• Представление
• Популярность
• Вывод: когда что использовать и почему?

появление

Keras — это высокоуровневый API глубокого обучения. Это библиотека с открытым исходным кодом, построенная поверх Tensorflow (еще одна популярная платформа глубокого обучения от Google), которая значительно упрощает написание и выполнение кода Tensorflow. Keras был разработан Франсуа Шолле в 2015 году с целью дать разработчику возможность создавать модели глубокого обучения без особых сложностей. Он стал чрезвычайно популярным благодаря простоте использования и синтаксической простоте.

PyTorch — это низкоуровневая среда глубокого обучения Python (например, Tensorflow). Это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch. PyTorch был разработан исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook в 2016 году. PyTorch, в отличие от Keras, может быть не очень простым для начинающих. Но то, что предлагает PyTorch, — это превосходная гибкость и невероятно быстрое выполнение для больших реальных наборов данных.

Победитель: ничья

Читайте также: Tensorflow против PyTorch

Простота использования

Несомненно, Keras был лучшей средой для изучения глубокого обучения по сравнению с PyTorch. Как было сказано ранее, Keras был разработан с учетом того, что он должен быть синтаксически простым. Итак, при подготовке модели глубокого обучения вы выполняете следующие основные шаги: загрузка данных, определение модели, компиляция модели, обучение модели и, наконец, оценка. Все вышеперечисленные шаги можно выполнить всего за несколько строк кода. Например, чтобы определить простую модель нейронной сети, вы можете сделать с Keras следующее:

Определение модели

Итак, вы видите, просто используя model.add(…) с несколькими гиперпараметрами, вы можете вставлять слои в свою модель нейронной сети. Еще одна модель.добавь(…) и бум! Еще один слой! Это так просто.

Теперь, после определения и компиляции модели, вам нужно обучить модель на некотором наборе данных.

Что ж, с Керасом это проще простого. Просто используйте model.fit(…) с указанием входных и выходных данных и некоторых гиперпараметров, и вуаля! Ваша модель успешно начнет процесс обучения (Всего 1 строка кода).

Этот простой, лаконичный и удобочитаемый синтаксис делает Keras очень популярным языком как среди начинающих, так и среди разработчиков.

PyTorch, с другой стороны, немного менее лаконичен, что делает его более сложным. Используя PyTorch, необходимо явно выполнить все основные шаги для выполнения модели глубокого обучения. Для простого обучения вашей модели вам необходимо: инициализировать веса в начале каждой партии обучения, запускать прямые и обратные проходы, вычислять потери и соответствующим образом обновлять веса.

Просто раздел обучения PyTorch

Поскольку с PyTorch вам нужно привыкнуть ко всем мельчайшим деталям, вы можете понять, что это может быть геркулесовой задачей для новичка, который только что вошел в область глубокого обучения, продвигаясь вперед с PyTorch.

Победитель: Керас

Отладка

Отладка — вот где все становится интереснее.

Как вы все уже знаете, в Keras есть так много простых функций, таких как .fit(…), .compile(…), которые помогают нам легко писать код. Следовательно, в Керасе вероятность совершения ошибок невелика. Но когда вы делаете ошибки в своем коде (что совершенно нормально), его обычно очень трудно отлаживать. Причина в том, что так много деталей инкапсулировано в различные функции, что вам нужно визуализировать все эти детали, чтобы найти, где вы действительно ошибаетесь.

С явно проиллюстрированным кодом PyTorch отладка становится намного проще. Каждая деталь вашей нейронной сети была проиллюстрирована в вашем коде, поэтому обнаружение ошибки является относительно простой задачей. Вы можете изменить веса, смещения, сетевые слои по своему усмотрению, а затем снова попробовать запустить модель.

Победитель: ПиТорч

Представление

Что ж, с точки зрения производительности Keras отстает от PyTorch.

Keras может быть очень популярен по своим синтаксическим причинам, но обычно его не предпочитают при работе с огромными наборами данных. Keras медленный в вычислениях и обычно используется для небольших наборов данных, где нужно иметь начальное представление о модели, такой как прототипы. Он используется огромным количеством новичков в качестве своей первой модели глубокого обучения, потому что эти модели обычно не имеют огромных или онлайновых наборов данных.

PyTorch действительно сияет в этом факторе. PyTorch, как и TensorFlow, используются в качестве фреймворков, когда пользователь имеет дело с огромными наборами данных. PyTorch значительно быстрее и имеет лучшую память и оптимизацию, чем Keras. Как упоминалось ранее, PyTorch превосходно предоставляет нам гибкость для определения или изменения нашей модели глубокого обучения. Поэтому PyTorch используется для создания масштабируемых решений. Наборы данных отраслевого уровня не являются проблемой для PyTorch, и он может легко и быстро компилировать и обучать модели.

Победитель: ПиТорч

Обязательно прочтите: библиотеки глубокого обучения с открытым исходным кодом

Популярность

Источник: Google Тренды 2020.

Во-первых, нужно сказать, что когда один фреймворк более популярен, чем другой, это не всегда означает, что исследователи всегда используют этот более популярный фреймворк, а не другой. Они склонны переключаться между фреймворками в зависимости от проблем.

При этом, как вы можете видеть из приведенной выше визуализации Google Trends 2020 , TensorFlow явно является фаворитом во всем мире, за ним следуют PyTorch и Keras. Аналогичные результаты наблюдаются почти во всех визуализациях. Tensorflow, несомненно, является победителем с точки зрения популярности. Но нативный Tensorflow или нативный Keras не идут ни в какое сравнение с PyTorch. Результаты, которые мы видим, в основном относятся к Keras как API для TensorFlow и PyTorch.

Победитель: Tensorflow с Keras

Заключение

Итак, возникает последний вопрос. Что лучше: Keras или PyTorch?

Что ж, ответ зависит от пользователя. Если вы, как пользователь, только что вошли в область глубокого обучения и очень хотите создать свою самую первую модель глубокого обучения, вам, очевидно, следует реализовать Keras в качестве интерфейса для TensorFlow в вашей модели. Он чрезвычайно удобен для начинающих, а также имеет отличное онлайн-сообщество. Большое спасибо Керасу; преподавание глубокого обучения никогда не было проще.

Но, если у вас есть относительный опыт в глубоком обучении (скорее всего, вы уже знаете это), PyTorch, конечно, лучший фреймворк из этих двух. PyTorch быстро набирает популярность.

Пионеры в области глубокого обучения, а именно Ян Гудфеллоу, Андрей Карпати, ведущие университеты, такие как Стэнфорд, перешли на PyTorch из-за его превосходства в производительности, скорости и гибкости. Решение проблем с компьютерным зрением никогда не было проще с PyTorch.

Чтобы узнать больше о глубоком обучении и различных фреймворках, связанных с ним, ознакомьтесь с курсом upGrad PG Certification in Machine Learning and Deep Learning .