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硬核科普|深度學(xué)習(xí)主流開(kāi)發(fā)框架解讀和比較(下篇)

時(shí)間: 2023-08-09 10:05:09 來(lái)源: 金博士

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硬核科普|深度學(xué)習(xí)主流開(kāi)發(fā)框架解讀和比較(中篇)

本文的知識(shí)點(diǎn)

通過(guò)本文,讀者可以從中學(xué)習(xí)和掌握的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn),包括:

1. 深度學(xué)習(xí)框架:了解不同的深度學(xué)習(xí)框架,如PyTorch、TensorFlow和Keras,并理解每個(gè)框架的特定優(yōu)勢(shì)和使用場(chǎng)景。

2. 每個(gè)框架的技術(shù)細(xì)節(jié):了解每個(gè)框架的技術(shù)規(guī)格,如所用的編程語(yǔ)言、操作的API級(jí)別,以及架構(gòu)類(lèi)型

3. 性能比較:理解這些框架在性能上的差異,如速度和處理大數(shù)據(jù)集的能力,例如Keras適合較小的數(shù)據(jù)集,而PyTorch和TensorFlow適合處理大數(shù)據(jù)集并提供高性能。

4. 如何選擇合適自己或行業(yè)的框架:學(xué)習(xí)在選擇深度學(xué)習(xí)框架時(shí)應(yīng)考慮的因素,如數(shù)據(jù)集的大小和類(lèi)型、可用性的模型集,社區(qū)支持以及部署相關(guān)的流程和工具等。

"我“應(yīng)該選擇PyTorch還是TensorFlow?

在深度學(xué)習(xí)框架的選擇上,PyTorch和TensorFlow一直是兩個(gè)主要的競(jìng)爭(zhēng)者。事實(shí)上,是否有一個(gè)固定的“更好”的答案,實(shí)際上取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。為了幫助你決定哪個(gè)框架最適合你,我們會(huì)討論一些關(guān)鍵的區(qū)別和考慮因素。

首先,雖然PyTorch和TensorFlow都是先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)框架,它們之間仍有一些關(guān)鍵的不同。例如,PyTorch以其對(duì)動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的支持和易用性而聞名,相比之下,TensorFlow雖然擁有更多的庫(kù),但可能需要額外的時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)和理解其概念。

在選擇深度學(xué)習(xí)框架時(shí),最重要的是要清楚自己的目標(biāo)。如果你希望快速學(xué)習(xí)且不需要投入太多努力的框架,那么在大多數(shù)情況下,PyTorch是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。而如果你期望的是一個(gè)能夠支持大規(guī)模計(jì)算并且適用于生產(chǎn)環(huán)境的框架,那么TensorFlow可能會(huì)是你的理想選擇。

總的來(lái)說(shuō),關(guān)于PyTorch和TensorFlow哪個(gè)更好,并沒(méi)有絕對(duì)的答案。你的選擇應(yīng)當(dāng)根據(jù)你的具體需求和應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行。為了幫助你決定哪個(gè)框架最適合你,下面通過(guò)流程圖的形式,進(jìn)行解說(shuō)。

行業(yè)工程師

圖 7 行業(yè)工程師框架選擇流程圖

如果你在行業(yè)環(huán)境中從事深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)工作,并已經(jīng)在使用TensorFlow,我們建議你繼續(xù)使用它。TensorFlow的強(qiáng)大部署框架和端到端的TensorFlow Extended平臺(tái)對(duì)于那些期望生產(chǎn)化模型的人來(lái)說(shuō)是無(wú)比珍貴的資源。然而,TensorFlow的高抽象級(jí)別可能會(huì)導(dǎo)致編碼時(shí)間更長(zhǎng),并需要更深入的計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程知識(shí)。

相反,如果你有訪問(wèn)特定于PyTorch的先進(jìn)模型的需求,你可以考慮轉(zhuǎn)向PyTorch,特別是在最近發(fā)布的TorchServe的幫助下。然而,你可能需要借助ONNX將PyTorch模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化把集成到TensorFlow的部署流程中。

對(duì)于那些正在開(kāi)發(fā)適用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備或嵌入式系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的人來(lái)說(shuō),TensorFlow是最佳的選擇,主要是因?yàn)槠銽FLite + Coral管道的支持。然而,如果你正在構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用,PyTorch也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇,尤其是借助最近發(fā)布的PyTorch Live的幫助。當(dāng)然,如果你的應(yīng)用需要處理視頻或音頻輸入,那么你可能更傾向于選擇TensorFlow。

如果你正在啟動(dòng)一個(gè)全新的項(xiàng)目,建議你使用PyTorch構(gòu)建模型,然后利用TensorFlow的工具進(jìn)行模型部署。

因此,在必須在多個(gè)框架之間做出選擇的情況下,我們總體上建議使用TensorFlow,但特定的情況可能需要具體的考慮。

科研人員

圖 8 科研工作者框架選擇的流程圖

PyTorch是目前研究領(lǐng)域廣泛使用的框架,因此你可以在其上找到大部分最新和最先進(jìn)的模型。如果你是一名研究人員,且已經(jīng)在使用PyTorch,我們建議你繼續(xù)使用它。它具備研究人員所需要的一切功能,例如強(qiáng)大的GPU能力、易用的API、伸縮性以及出色的調(diào)試工具,這使得你可以快速啟動(dòng)項(xiàng)目。

然而,如果你的研究領(lǐng)域是強(qiáng)化學(xué)習(xí),TensorFlow可能是更好的選擇。TensorFlow具有一個(gè)針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原生agent庫(kù),而且DeepMind的Acme強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究框架也是基于TensorFlow實(shí)現(xiàn)的。

PyTorch 2.0的發(fā)布為其帶來(lái)了更多可能性。它保留了原有的即時(shí)執(zhí)行開(kāi)發(fā)模式和用戶(hù)友好的體驗(yàn),同時(shí)在底層編譯器層面進(jìn)行了重大的改進(jìn)和加強(qiáng),使得PyTorch能夠更高效地運(yùn)行,并支持動(dòng)態(tài)形狀和分布式計(jì)算。

盡管我們鼓勵(lì)研究人員嘗試JAX,尤其是在Google的TPUs上進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),但我們認(rèn)為,大部分研究人員今年仍然會(huì)選擇使用PyTorch。

還需要注意,盡管TensorFlow在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有一定優(yōu)勢(shì),但隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)研究中的使用越來(lái)越廣泛,未來(lái)幾年P(guān)yTorch在這個(gè)領(lǐng)域的生態(tài)系統(tǒng)可能會(huì)變得更加強(qiáng)大。

最后,如果你是一名科研工作者并且需要在這些框架中做出選擇,我們通常推薦使用PyTorch。然而,無(wú)論你最終選擇哪個(gè)框架,我們建議你在2023年密切關(guān)注JAX的發(fā)展,因?yàn)樗纳鐓^(qū)正在快速成長(zhǎng),并且越來(lái)越多的出版物也開(kāi)始推薦和使用它。

教育工作者

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責(zé)任編輯:QL0009

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