Keras กับ PyTorch: ความแตกต่างระหว่าง Keras และ PyTorch

หากคุณกำลังอ่านบทความนี้ มีโอกาสที่คุณจะก้าวเข้าสู่วงการ Deep Learning และอาจอยู่ในเส้นทางสู่การสร้างโครงการ Deep Learning โครงการแรกของคุณ คุณอาจเคยสับสนเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กและไลบรารีที่มีอยู่มากมายสำหรับ Deep Learning – Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI ในบรรดาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

กรอบการทำงานต่างๆ สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

ในบทความนี้ เราจะพิจารณาการเปรียบเทียบระหว่าง Keras และ PyTorch ซึ่งเป็น API/เฟรมเวิร์กที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด 2 รายการสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก นอกจากนี้เรายังจะได้เรียนรู้ว่าอันไหนดีกว่าสำหรับการสร้างโครงการการเรียนรู้เชิงลึกครั้งต่อไปของคุณ

การเปรียบเทียบจะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่อไปนี้:

• ภาวะฉุกเฉิน
• สะดวกในการใช้
• แก้จุดบกพร่อง
• ผลงาน
• ความนิยม
• สรุป: เมื่อใดควรใช้อะไรและทำไม

ภาวะฉุกเฉิน

Keras เป็น API ระดับสูงของ Deep Learning เป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซที่สร้างขึ้นบน Tensorflow (เฟรมเวิร์ก Deep Learning ที่ได้รับความนิยมอีกอันโดย Google) ทำให้เขียนและรันโค้ด Tensorflow ได้ง่ายขึ้นมาก Keras ได้รับการพัฒนาโดย Francois Cholet ในปี 2015 โดยมีภารกิจที่นักพัฒนาควรสามารถสร้าง Deep Learning Models ได้โดยไม่ซับซ้อนมากนัก ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากใช้งานง่ายและเรียบง่ายทางวากยสัมพันธ์

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กระดับต่ำของ Python Deep Learning (เช่น Tensorflow) เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่อิงจาก Torch Library PyTorch ได้รับการพัฒนาโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook ในปี 2559 PyTorch ซึ่งแตกต่างจาก Keras อาจไม่ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น แต่สิ่งที่ PyTorch นำเสนอคือความยืดหยุ่นที่ยอดเยี่ยมและการดำเนินการที่รวดเร็วสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในโลกแห่งความเป็นจริง

ผู้ชนะ: เสมอ

อ่านเพิ่มเติม: Tensorflow กับ PyTorch

สะดวกในการใช้

Keras เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการเรียนรู้ Deep Learning เมื่อเปรียบเทียบกับ PyTorch ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Keras ได้รับการพัฒนาโดยคำนึงถึงว่าควรเป็นประโยคที่ง่าย ดังนั้น ขณะเตรียมแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก ขั้นตอนพื้นฐานที่คุณทำคือ: การโหลดข้อมูล การกำหนดแบบจำลอง การรวบรวมแบบจำลอง การฝึกอบรมแบบจำลอง และสุดท้าย การประเมิน ขั้นตอนทั้งหมดข้างต้นสามารถทำได้ในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ตัวอย่างเช่น ในการกำหนด Neural Network Model อย่างง่าย สิ่งที่คุณสามารถทำได้กับ Keras คือ:

คำจำกัดความของโมเดล

คุณจะเห็นว่าเพียงแค่ใช้ model.add(…) กับไฮเปอร์พารามิเตอร์สองสามตัว คุณสามารถแทรกเลเยอร์ใน Neural Network Model ของคุณได้ model.add(…) และ Boom! อีกชั้น! มันง่ายมาก

ตอนนี้ หลังจากนิยามโมเดลและคอมไพล์แล้ว คุณต้องฝึกโมเดลของคุณกับชุดข้อมูลบางชุด

กับ Keras มันเป็นเค้กชิ้นหนึ่ง เพียงใช้ model.fit(…) ที่กล่าวถึงข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต และไฮเปอร์พารามิเตอร์บางตัว และ voila! โมเดลของคุณจะเริ่มต้นกระบวนการฝึกอบรมได้สำเร็จ (โค้ดเพียง 1 บรรทัด)

ไวยากรณ์ที่เรียบง่าย รัดกุม และอ่านได้เหล่านี้ทำให้ Keras เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่ผู้เริ่มต้นเรียนรู้เชิงลึกและนักพัฒนา

ในทางกลับกัน PyTorch มีความกระชับน้อยกว่าเล็กน้อย ทำให้ซับซ้อนยิ่งขึ้น การใช้ PyTorch จะต้องผ่านขั้นตอนพื้นฐานทั้งหมดอย่างชัดเจนเพื่อดำเนินการโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก สำหรับการฝึกฝนโมเดลของคุณเพียงอย่างเดียว คุณต้อง: เริ่มต้นน้ำหนักเมื่อเริ่มต้นการฝึกแต่ละกลุ่ม วิ่งไปข้างหน้าและข้างหลัง คำนวณการสูญเสีย และอัปเดตน้ำหนักตามนั้น

เพียงส่วนการฝึกอบรม PyTorch

เนื่องจากต้องใช้ PyTorch คุณต้องคุ้นเคยกับรายละเอียดที่สำคัญทั้งหมด คุณจึงทราบได้ว่าอาจเป็นงานที่หนักหน่วงสำหรับผู้เริ่มต้นที่เพิ่งเข้าสู่สาขา Deep Learning และก้าวไปข้างหน้าด้วย PyTorch

ผู้ชนะ: Keras

แก้จุดบกพร่อง

การดีบักคือสิ่งที่น่าสนใจ

อย่างที่ทุกท่านทราบกันดีอยู่แล้วว่า Keras มีฟังก์ชันง่ายๆ มากมาย เช่น .fit(…), .compile(…) ที่ช่วยให้เราเขียนโค้ดได้อย่างง่ายดาย ดังนั้นใน Keras โอกาสในการทำผิดพลาดจึงมีน้อย แต่เมื่อคุณทำผิดพลาดในโค้ดของคุณ (ซึ่งเป็นเรื่องปกติโดยสิ้นเชิง) มักจะเป็นการดีบั๊กที่ยากมาก เหตุผลก็คือรายละเอียดมากมายถูกห่อหุ้มไว้ในฟังก์ชันต่างๆ ที่คุณต้องมองเห็นรายละเอียดทั้งหมด เพื่อค้นหาว่าคุณผิดพลาดตรงไหนจริง ๆ

ด้วยโค้ด PyTorch ที่แสดงอย่างชัดเจน การดีบักจึงง่ายกว่ามาก ทุกรายละเอียดของโครงข่ายประสาทเทียมของคุณได้แสดงไว้ในโค้ดแล้ว ดังนั้นการค้นหาข้อผิดพลาดจึงค่อนข้างง่าย คุณสามารถเปลี่ยนน้ำหนัก ความเอนเอียง เลเยอร์เครือข่ายได้ตามที่คุณต้องการ แล้วลองเรียกใช้โมเดลอีกครั้ง

ผู้ชนะ: PyTorch

ผลงาน

ในแง่ของประสิทธิภาพ Keras นั้นล้าหลังเมื่อเทียบกับ PyTorch

Keras อาจได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากเหตุผลทางวากยสัมพันธ์ แต่โดยทั่วไปไม่เป็นที่นิยมเมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Keras นั้นคำนวณได้ช้า และโดยทั่วไปจะใช้สำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กกว่า ซึ่งจำเป็นต้องมีแนวคิดเบื้องต้นเกี่ยวกับโมเดล เช่น ต้นแบบ มีการใช้โดยผู้เริ่มต้นจำนวนมากเป็นโมเดล DL แรก เนื่องจากโมเดลเหล่านี้มักไม่มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือออนไลน์

PyTorch ส่องแสงในปัจจัยนี้จริงๆ PyTorch และ TensorFlow ถูกใช้เป็นเฟรมเวิร์กเมื่อผู้ใช้จัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ PyTorch นั้นเร็วกว่าอย่างน่าทึ่งและมีหน่วยความจำและการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีกว่า Keras ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ PyTorch นั้นยอดเยี่ยมในการให้ความยืดหยุ่นแก่เราในการกำหนดหรือแก้ไขรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกของเรา ดังนั้น PyTorch จึงถูกใช้ในการสร้างโซลูชันที่ปรับขนาดได้ ชุดข้อมูลระดับอุตสาหกรรมไม่ใช่ปัญหาสำหรับ PyTorch และสามารถรวบรวมและฝึกโมเดลได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว

ผู้ชนะ: PyTorch

ต้องอ่าน: Open Source Deep Learning Libraries

ความนิยม

ที่มา: Google Trends 2020

ประการแรก จำเป็นต้องกล่าวว่าเมื่อเฟรมเวิร์กหนึ่งได้รับความนิยมมากกว่าอีกเฟรมเวิร์ก ไม่ได้หมายความว่านักวิจัยมักใช้เฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมมากกว่าอีกกรอบหนึ่งเสมอไป พวกเขามักจะเปลี่ยนกรอบงานตามปัญหา

ดังที่คุณเห็นจากภาพด้านบนนี้ของ Google Trends 2020 เห็นได้ชัดว่า TensorFlow เป็นที่ชื่นชอบทั่วโลก รองลงมาคือ PyTorch และ Keras ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันนั้นพบได้ในการแสดงภาพเกือบทั้งหมด Tensorflow เป็นผู้ชนะในแง่ของความนิยมอย่างไม่ต้องสงสัย แต่ Tensorflow ดั้งเดิมหรือ Keras ดั้งเดิมไม่สามารถเปรียบเทียบกับ PyTorch ได้ ผลลัพธ์ที่เราเห็นโดยทั่วไปคือ Keras เป็น API สำหรับ TensorFlow v/s PyTorch

ผู้ชนะ: Tensorflow กับ Keras

บทสรุป

คำถามสุดท้ายจึงเกิดขึ้น ไหนดีกว่า: Keras หรือ PyTorch

คำตอบนั้นขึ้นอยู่กับผู้ใช้ หากคุณในฐานะผู้ใช้เพิ่งเข้าสู่วงการ Deep Learning และกระตือรือร้นที่จะสร้าง Deep Learning Model แรกของคุณ คุณควรใช้ Keras เป็นอินเทอร์เฟซสำหรับ TensorFlow ในโมเดลของคุณอย่างชัดเจน เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นอย่างมากและมีชุมชนออนไลน์ที่เป็นประโยชน์มากมาย ขอบคุณมากสำหรับ Keras; การสอน Deep Learning ง่ายกว่าที่เคย

แต่ถ้าคุณค่อนข้างมีประสบการณ์ในการเรียนรู้เชิงลึก (คุณอาจรู้เรื่องนี้อยู่แล้ว) แน่นอนว่า PyTorch เป็นกรอบงานที่ดีกว่าในทั้งสอง PyTorch กำลังเป็นที่นิยมอย่างรวดเร็ว

ผู้บุกเบิกด้าน Deep Learning Field ได้แก่ Ian Goodfellow, Andrej Karpathy มหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Stanford ได้เปลี่ยนมาใช้ PyTorch เนื่องจากมีความเหนือกว่าในด้านประสิทธิภาพ ความเร็ว และความยืดหยุ่น การแก้ปัญหา Computer Vision ง่ายกว่าที่เคยด้วย PyTorch

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Deep Learning และเฟรมเวิร์กต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง โปรดดูหลักสูตร PG Certification ของ upGrad ใน หลักสูตร Machine Learning และ Deep Learning