مقایسه PyTorch و TensorFlow:تفاوت هایی که شما باید بدانید

مقایسه PyTorch  و TensorFlow:تفاوت هایی که شما باید بدانید

PyTorch

بر اساس کتابخانه Torch ، PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است PyTorch. دستوری است ، به این معنی که محاسبات بلافاصله اجرا می شوند ، به این معنی که کاربر قبل از بررسی اینکه آیا کد کار می کند یا نه ، نیازی نیست که صبر کند تا کد کامل را بنویسد. ما می توانیم بخشی از کد را به طور مؤثر اجرا کنیم و در زمان واقعی آن را بازرسی کنیم. این کتابخانه با زبان پایتون ساخته شده است که قابلیت انعطاف پذیری را به عنوان یک بستر توسعه یادگیری عمیق فراهم می کند. در زیر ویژگی هایی وجود دارد که PyTorch را به عنوان یک الگوی یادگیری عمیق معرفی می کند:

API آسان برای استفاده

پشتیبانی PyTorch - PyTorch با پشته علوم داده پایتون ادغام می شود و شبیه به numpy است ، بنابراین اگر قبلاً از numpy استفاده کرده باشید ، با pytorch احساس راحتی خواهید کرد.

نمودارهای محاسبات پویا - PyTorch  PyTorch فریم ورکی را برای ما فراهم می کند تا همانطور که می خواهیم نمودار های محاسباتی بسازیم ، و حتی آنها را در زمان اجرا به جای نمودارهای از پیش تعریف شده با ویژگی های خاص تغییر دهیم. این سرویس برای شرایطی که ما نیاز حافظه برای ایجاد یک شبکه عصبی را نمی دانیم بسیار ارزشمند است.

سایر نقاط قوت اصلی این فریم ورک یادگیری ماشین عبارتند از:

TorchScript : یک انتقال یکپارچه بین حالت گراف و حالت غیر گراف فراهم می کند تا مسیر تولید را تسریع کند.

آموزش توزیع شده: Torch بهینه سازی عملکرد در تحقیق و تولید را فراهم می کند و آموزش توزیع شده را مقیاس پذیر می کند.

ابزارها و کتابخانه ها: اکوسیستم پر تنوع ابزارها و کتابخانه ها، PyTorch را گسترش داده و از توسعه در رایانه ای ، NLP و موارد دیگر پشتیبانی می کند.

TensorFlow

TensorFlow Google یک کتابخانه مشهور open source برای تهیه اطلاعات و برنامه نویسی متفاوت با طیف وسیعی از وظایف است. همچنین یک کتابخانه ریاضی نمادین است و برنامه های یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی نیز از این کتابخانه استفاده می کنند. تحقیق و تولید اولین کاربرد این کتابخانه است. ویژگی های TensorFlow به شرح زیر است:

مدل ایمن: با استفاده از API های سطح بالا و بصری مانند Keras ، این کتابخانه به ما امکان ساخت و آموزش مدل های ML را می دهد که این امر باعث تکرار سریع مدل و اشکال زدایی آسان می شود.

تولید ML در هر جایی: بدون توجه به زبانی که کاربر از آن استفاده می کند ، مدل ها را در ابر ، پیش از موعد ، در مرورگر یا بر روی دستگاه ، یادگرفته می شوند و استقرار پیدا می کنند.

آزمایش های قدرتمند برای تحقیقات: معماری انعطاف پذیر و سر راست برای گرفتن ایده های جدید از مفهوم به کد ، مدل های پیشرفته و انتشار سریعتر

مؤلفه های TensorFlow:

تنسور

Tensor فریم ورک اصلی کتابخانه است که مسئولیت کلیه محاسبات در TensorFlow را بر عهده دارد. Tensor یک بردار یا ماتریس با ابعاد n است که انواع داده ها را نشان می دهد. مقادیر دارای نوع داده ای یکسان با شکل شناخته شده در Tensor هستند. ابعاد ماتریس یا آرایه شکل داده است. داده ورودی یا نتیجه محاسبه به طور کلی منشاء یک Tensor است. نمودار، تمام عملیات موجود در TensorFlow ، که مجموعه ای از محاسبات است که به صورت متوالی انجام می شود، را انجام می دهد. گره Op گره ای است که در هر عملیاتی شرکت دارد و گره ها نیز به هم وصل هستند.

نمودار مسئول ترسیم گزینه ها و اتصالات بین گره ها است ، اما مقادیر را نشان نمی دهد.

نمودار

TensorFlow از فریم ورک Graph استفاده می کند. گراف در حین آموزش ، توصیفات تمام سری های محاسباتی را جمع آوری می کند.

اجرای چندین CPU یا GPU و حتی سیستم عامل های تلفن همراه.

ویژگی قابلیت انتقال به ما امکان می دهد محاسبات را برای استفاده فوری یا دیرتر حفظ کنیم.

محاسبات موجود در نمودار با اتصال Tensor ، به کمک گره و لبه انجام می شود. گره وظیفه انجام عملیات ریاضی را بر عهده دارد ، و گره خروجی نقاط پایانی را تولید می کند در حالی که لبه ها روابط ورودی / خروجی بین گره ها را توضیح می دهند.

تفاوت Pytorch در مقابل Tensorflow

اجازه دهید دو چارچوب زیر را مقایسه کنیم:

توسعه ی ویزاردی

TensorFlow  توسط Google ساخته شده است و مبتنی بر Theano (کتابخانه پایتون) است ، در حالی که فیس بوک PyTorch را با استفاده از کتابخانه Torch توسعه داد.

ساخت نمودار محاسباتی

Tensorflow روی یک مفهوم نمودار استاتیک کار می کند ، به این معنی که کاربر ابتدا باید نمودار محاسبه مدل را تعریف کند و سپس مدل ML را اجرا کند ، در حالی که PyTorch بر اساس یک نمودار پویا است که امکان تعریف / دستکاری نمودار را در حال اجرا دارد.

PyTorch مزیتی را با ماهیت پویا در ایجاد نمودارها ارائه می دهد. نمودارها ساخته می شوند ، خط کد متناسب با آن جنبه خاص نمودار را تفسیر می کنند. با این حال ، در مورد TensorFlow ، از آنجا که ساخت و ساز استاتیک است در ابتدا نمودار مورد نیاز باید ساخته شود و بعد کامپایل و اجرا شود.

دیباگ کردن

با استفاده از دیباگر استاندارد پایتون ، در همان ابتدا نیاز به یادگیری استفاده از دیباگر دیگری ندارد. دیباگ کردن هنگام استفاده از TensorFlow به دو روش قابل انجام است: الف) یادگیری دیباگر TF مورد نیاز است ب) درخواست متغیرهایی که از جلسه درخواست می شوند.

پوشش

TensorFlow از سطح بالاتری از عملکرد پشتیبانی می کند و طیف گسترده ای از گزینه ها را با ارائه برخی عملیات مانند:

بررسی Tensor به صورت بی نهایت

ارائه پشتیبانی برای تبدیل سری فوریه

 برای ایجاد مدل ها از بسته ای به نام contrib استفاده می کند.

 از طرف دیگر PyTorch درمقایسه ویژگیهای کمتری دارد.

سریال سازی

PyTorch یک API ساده را ذخیره می کند که وزن تمام مدل ها را ذخیره می کند. TensorFlow همچنین مزیت قابل توجهی را ارائه می دهد که می توان کل نمودار را به عنوان یک بافر پروتکل ، از جمله پارامترها و عملیات ، ذخیره کرد. همچنین سایر زبانهای پشتیبانی شده مانند ++C  و Java می توانند نمودار را بارگیری کنند این برای توسعه پشته ها ضروری می باشد که پایتون آن را ارائه نمی دهد. همچنین وقتی کاربر می خواهد کد اصلی مدل را تغییر می دهد اما مدل قدیمی را اجرا کند بسیار مفید است.

توسعه

هردو فریم ورک در توسعه موارد کوچک سمت سرور خوب عمل می کنند. TensorFlow برای توسعه های موبایلی و دستگاه های نهفته به خوبی کار می کند. با این وجود ، اما توسعه در Android یا iOS به کار زیادی نیاز ندارد. یکی دیگر از ویژگیهای قابل توجه TensorFlow این است که مدل ها بدون قطع سرویس نمی توانند به راحتی تعویض شوند.

بصری سازی

بصری سازی، هنگام ارائه هر پروژه در سازمان نقش اساسی دارد. TensorBoard مدل های یادگیری ماشین را در TensorFlow بصری سازی می کند ، که در طول آموزش به این مدل کمک می کند و خطاها را به سرعت تشخیص می دهد. TensorBoard نمایش زمان واقعی نمودارهای یک مدل است که نمای نمودار را به تصویر می کشد و نمودارهای دقیق را در زمان واقعی نشان می دهد.

مدیریت دستگاه

از آنجا که پیش فرض ها به خوبی تنظیم شده اند ، در TensorFlow کاربر نیازی به تعیین چیزی ندارد. در مقابل ، PyTorch از کاربر می خواهد اگر CUDA را صریح را فعال کند و همه چیز را روی دستگاه منتقل کند. TensorFlow نقشی منفی در مدیریت دستگاه دارد که حتی اگر یک GPU در حال استفاده است ، هنوز هم تمام حافظه را در GPU های موجود مصرف می کند.

نتیجه

هر دو فریم ورک مفید هستند و جامعه عظیمی از هردو استفاده می کنند. هر دو کتابخانه های یادگیری ماشینی را برای دستیابی به کارهای مختلف و انجام کار متفاوت فراهم می کنند. TensorFlow یک ابزار یادگیری قدرتمند و عمیق است که قابلیت های تجسم و اشکال زدایی فعال را دارد. TensorFlow همچنین مزایای سریال سازی را ارائه می دهد زیرا کل نمودار به عنوان یک بافر پروتکل ذخیره می شود. همچنین از سیستم عامل های تلفن همراه پشتیبانی می کند و توسعه آماده تولید را ارائه می دهد. PyTorch به طور خلاصه ، TensorFlow برای سریعتر کردن کارها و ساختن محصولات مرتبط با هوش مصنوعی استفاده می شود ، در حالی که توسعه دهندگان تحقیق محور ، PyTorch را ترجیح می دهند.

نظر شما

0 نظر

نظری ثبت نشده است