Nếu bạn đã quen với deep learning, chắc hẳn bạn đã từng nghe cụm từ PyTorch vs. TensorFlow nhiều lần.
PyTorch và TensorFlow là hai trong số các framework deep learning phổ biến nhất. Hướng dẫn này cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan toàn diện về các tính năng quan trọng nhất của hai nền tảng này – để giúp bạn quyết định nên sử dụng khung nào – cho dự án deep learning tiếp theo của bạn.
Trong bài viết này, trước tiên chúng tôi sẽ giới thiệu hai nền tảng: PyTorch và TensorFlow. Và sau đó tóm tắt các tính năng họ cung cấp.
Hãy bắt đầu!
PyTorch là gì?
PyTorch là một framework mã nguồn mở để xây dựng các mô hình học máy và học sâu cho nhiều ứng dụng, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.
Nó là một framework Pythonic được phát triển bởi Meta AI (thấp hơn Facebook AI) vào năm 2016, dựa trên Torch, một gói được viết bằng Lua.
Gần đây Meta AI đã phát hành PyTorch 2.0. Phiên bản mới cung cấp hỗ trợ tốt hơn cho việc học tập phân tán, biên dịch mô hình và mạng lưới thần kinh đồ thị (GNN), cùng nhiều thứ khác.
TensorFlow là gì?
Được giới thiệu vào năm 2014, TensorFlow là nền tảng học máy nguồn mở toàn diện của Google. Nó được tích hợp nhiều tính năng để chuẩn bị dữ liệu, triển khai mô hình và MLOps.
Với TensorFlow, bạn nhận được hỗ trợ phát triển đa nền tảng và hỗ trợ sẵn có cho tất cả các giai đoạn của vòng đời máy học.
PyTorch so với TensorFlow
Cả PyTorch và TensorFlow đều là những framework rất phổ biến trong cộng đồng deep learning. Đối với hầu hết các ứng dụng bạn muốn sử dụng, cả hai nền tảng này đều được tích hợp sẵn tính năng hỗ trợ.
Tín dụng hình ảnh: star-history.com
Tại đây, chúng tôi sẽ tóm tắt các tính năng chính của cả PyTorch và TensorFlow, đồng thời xác định các trường hợp sử dụng mà bạn có thể thích nền tảng này hơn nền tảng kia.
# 1. Thư viện dữ liệu và mô hình được đào tạo trước
Các khung học sâu nên được cung cấp kèm theo pin. Thường thì bạn không muốn viết mã một mô hình từ đầu. Thay vào đó, bạn có thể lấy các mô hình được đào tạo trước và điều chỉnh chúng cho phù hợp với trường hợp sử dụng của mình.
Tương tự, chúng tôi muốn làm cho các bộ dữ liệu được sử dụng thường xuyên có thể dễ dàng truy cập được. Điều này sẽ cho phép chúng tôi nhanh chóng xây dựng các mô hình thử nghiệm mà không cần phải thiết lập quy trình thu thập dữ liệu hoặc nhập và làm sạch dữ liệu từ các nguồn khác.
Vì mục đích đó, chúng tôi muốn các cấu trúc này đi kèm với cả tập dữ liệu và mô hình được đào tạo trước để chúng tôi có thể lấy mô hình cơ bản nhanh hơn nhiều.
Bộ dữ liệu và mô hình PyTorch
PyTorch có các thư viện như torchtext, torchaudio và torchvision tương ứng cho các tác vụ xử lý NLP, âm thanh và hình ảnh. Vì vậy, khi làm việc với PyTorch, bạn có thể tận dụng các bộ dữ liệu và mô hình do các thư viện này cung cấp, bao gồm:
- torchtext.datasets và torchtext.models cho bộ dữ liệu và xử lý các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- torchvision.datasets và torchvision.models cung cấp bộ dữ liệu hình ảnh và mô hình được đào tạo trước cho các tác vụ thị giác máy tính
- torchaudio.datasets và torchaudio.models dành cho bộ dữ liệu, trọng lượng mô hình được đào tạo trước và các công cụ học máy dành cho âm thanh
Bộ dữ liệu và mô hình TensorFlow
Ngoài ra, bạn có thể tìm kiếm cả hai mô hình PyTorch và TensorFlow trong HuggingFace Model Hub.
#2. Hỗ trợ triển khai
Trong trận đấu PyTorch vs. Hỗ trợ triển khai TensorFlow thường chiếm vị trí trung tâm.
Điểm khởi đầu tốt là một mô hình học máy hoạt động hiệu quả trong môi trường phát triển địa phương. Tuy nhiên, để thu được giá trị từ các mô hình học máy, điều quan trọng là phải triển khai chúng trong môi trường sản xuất và giám sát chúng liên tục.
Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét các tính năng mà cả PyTorch và TensorFlow đều cung cấp để triển khai các mô hình máy học vào sản xuất.
TensorFlow mở rộng (TFX)
TensorFlow Extended hay gọi tắt là tfx là một nền tảng triển khai dựa trên TensorFlow. Cung cấp chức năng giúp tổ chức và duy trì quy trình máy học. Trong số những thứ khác, nó cung cấp các chức năng xác thực dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.
Với TensorFlow Serve, bạn có thể triển khai các mô hình machine learning trong môi trường sản xuất.
Ngọn đuốcPhục vụ
Có ý kiến chung cho rằng PyTorch phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu trong khi TensorFlow phổ biến trong ngành. Tuy nhiên, gần đây cả hai framework này đều được sử dụng rộng rãi.
Giống như TensorFlow Serve, PyTorch cung cấp TorchServe, một framework dễ sử dụng giúp dễ dàng hỗ trợ các mô hình PyTorch trong sản xuất. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng TensorFlow Lite để triển khai các mô hình học máy cho thiết bị di động và các thiết bị biên khác.
Mặc dù cả hai nền tảng đều cung cấp hỗ trợ triển khai nhưng TensorFlow vốn hỗ trợ triển khai mô hình. Do đó, nó là sự lựa chọn ưu tiên trong môi trường sản xuất.
#3. Các chức năng cho phép diễn giải mô hình
Bạn có thể tạo các mô hình học sâu cho các ứng dụng được sử dụng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính. Nhưng nếu các mô hình là những hộp đen tạo ra một nhãn hoặc dự đoán cụ thể thì việc diễn giải các dự đoán của mô hình là một thách thức.
Điều này đã dẫn đến việc học máy có thể giải thích được (hoặc học máy có thể giải thích được) để phát triển các phương pháp giải thích cách thức hoạt động của mạng lưới thần kinh và các mô hình học máy khác.
Do đó, khả năng diễn giải là rất quan trọng đối với việc học sâu và hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của mạng lưới thần kinh. Chúng ta sẽ xem những tính năng mà PyTorch và TensorFlow cung cấp tương tự.
Chương PyTorch
PyTorch Captum, thư viện diễn giải mô hình cho PyTorch, cung cấp một số chức năng để diễn giải mô hình.
Các tính năng này bao gồm các phương pháp phân bổ như:
- Độ dốc tích hợp
- VÔI, SHAP
- DeepLIFT
- GradCAM và các biến thể
- Phương pháp phân bổ lớp
Giải thích TensorFlow (tf-giải thích)
Tensorflow Giải thích (tf-explain) là một thư viện cung cấp chức năng diễn giải mạng lưới thần kinh, bao gồm:
- Độ dốc tích hợp
- GradCAM
- SmoothGrad
- Độ dốc vani và hơn thế nữa.
Cho đến nay, chúng ta đã thấy các chức năng cho phép diễn giải. Hãy chuyển sang một khía cạnh quan trọng khác – quyền riêng tư.
#4. Hỗ trợ học máy bảo vệ quyền riêng tư
Tính hữu ích của các mô hình học máy phụ thuộc vào khả năng truy cập vào dữ liệu thực. Tuy nhiên, điều này có nhược điểm là mất đi sự riêng tư về dữ liệu. Gần đây đã có những tiến bộ đáng kể trong các kỹ thuật máy học bảo vệ quyền riêng tư như quyền riêng tư khác biệt và học tập liên kết.
Opacus PyTorch
Đào tạo mô hình riêng tư đa dạng đảm bảo rằng các hồ sơ riêng lẻ tiếp tục tìm hiểu thông tin hữu ích về toàn bộ tập dữ liệu.
Và PyTorch Opacus cho phép bạn đào tạo các mô hình với quyền riêng tư khác biệt. Để tìm hiểu cách triển khai đào tạo theo mô hình riêng tư khác biệt, hãy xem phần giới thiệu về Opacus.
Liên đoàn TensorFlow
Học tập liên kết loại bỏ nhu cầu thu thập và xử lý dữ liệu tập trung. Trong môi trường liên kết, dữ liệu không bao giờ rời khỏi chủ sở hữu hoặc cơ sở. Do đó, học tập liên kết tạo điều kiện quản lý dữ liệu tốt hơn.
TensorFlow Federated cung cấp chức năng đào tạo các mô hình học máy trên dữ liệu phi tập trung.
#5. Dễ học
PyTorch là một framework học sâu Python. Viết mã thoải mái trong PyTorch đòi hỏi kiến thức trung cấp về Python, bao gồm hiểu biết tốt về các khái niệm lập trình hướng đối tượng như tính kế thừa.
Mặt khác, với TensorFlow, bạn có thể sử dụng API Keras. API cấp cao này loại bỏ một số chi tiết triển khai cấp thấp. Do đó, nếu mới làm quen với việc xây dựng các mô hình deep learning, bạn có thể thấy Keras dễ sử dụng hơn.
PyTorch so với TensorFlow: Tổng quan
Cho đến nay, chúng ta đã tìm hiểu về PyTorch và TensorFlow. Đây là một so sánh toàn diện:
Chức năng PyTorchTensorFlowDatasets và các mô hình được đào tạo trước trong văn bản bùng phát, âm thanh xúc giác và tầm nhìn bùng phát Thư viện bộ dữ liệu và các mô hình được đào tạo trước Bộ dữ liệu và mô hình được đào tạo trước trong văn bản bùng phát, torchaudio và torchvisionTorchServe triển khai cho các mô hình học máy TensorFlow Serve và TensorFlow Lite để triển khai mô hình Diễn giải mô hìnhPyTorch Captumtf – giải thích Quyền riêng tư- Hành vi học máyPyTorch Opacus để đào tạo khác biệt cho các mô hình riêng tư Liên kết TensorFlow dành cho học máy liên kếtDễ họcYêu cầu kiến thức Python trung cấp Tương đối dễ học và sử dụng hơn
Phương pháp giáo dục
Cuối cùng, hãy kết thúc cuộc thảo luận của chúng ta bằng cách xem xét các tài nguyên hữu ích để học PyTorch và TensorFlow. Đây không phải là danh sách đầy đủ mà là danh sách tài nguyên được tuyển chọn để giúp bạn nhanh chóng làm quen với các nền tảng này.
# 1. Học sâu với PyTorch: 60 phút chớp nhoáng
Hướng dẫn chớp nhoáng dài 60 phút trên trang web chính thức của PyTorch là một nguồn tài nguyên tuyệt vời dành cho người mới bắt đầu để học PyTorch.
Hướng dẫn này sẽ giúp bạn bắt đầu với những kiến thức cơ bản về Pytorch, chẳng hạn như tensor và chữ ký, đồng thời xây dựng mạng lưới thần kinh cơ bản để phân loại hình ảnh bằng PyTorch.
#2. Học sâu với PyTorch: Từ số 0 đến GAN
Học sâu với PyTorch: Zero to GANs của Jovian.ai là một tài nguyên toàn diện khác để học sâu với PyTorch. Trong khoảng sáu tuần bạn có thể học:
- Thông tin cơ bản về PyTorch: tensor và gradient
- Hồi quy tuyến tính trong PyTorch
- Xây dựng mạng lưới thần kinh sâu, ConvNet và ResNet trong PyTorch
- Xây dựng mạng lưới đối thủ tổng quát (GAN)
#3. Khóa học TensorFlow hoàn chỉnh 2.0
Nếu bạn muốn tìm hiểu TensorFlow, khóa học TensorFlow hoàn chỉnh sẽ giúp ích 2.0 trên kênh cộng đồng freeCodeCamp.
#4. TensorFlow – API mạng thần kinh học sâu Python của DeepLizard
Một khóa học TensorFlow tuyệt vời khác dành cho người mới bắt đầu đến từ DeepLizard. Trong khóa học TensorFlow thân thiện với người mới bắt đầu này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về học sâu, bao gồm:
- Đang tải và tiền xử lý dữ liệu
- Xây dựng mạng lưới thần kinh vanilla
- Xây dựng mạng lưới thần kinh tích chập (CNN)
Ứng dụng
Nói chung, bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan về PyTorch và TensorFlow. Việc lựa chọn cấu trúc tối ưu sẽ phụ thuộc vào dự án bạn đang thực hiện. Ngoài ra, nó sẽ yêu cầu xem xét hỗ trợ triển khai, khả năng giải thích, v.v.
Bạn có phải là nhà phát triển Python và muốn tìm hiểu về các framework này không? Nếu vậy, bạn có thể cân nhắc xem xét một hoặc nhiều tài nguyên được chia sẻ ở trên.
Và nếu bạn quan tâm đến NLP, hãy xem danh sách các khóa học xử lý ngôn ngữ tự nhiên này. Chúc bạn học tập vui vẻ!
