7 критериев выбора подходящего фреймворка для глубокого обучения

Какую библиотеку выбрать — Pytorch, Keras или Tensorflow? Каждый начинающий специалист в области науки о данных в какой-то момент задается этим вопросом. Поиски в Google в большинстве случаев не дают четких ответов. После них у новичков возникает еще больше вопросов.

В этой статье я постараюсь помочь вам выбрать лучшую библиотеку глубокого обучения. Мы проведем их анализ по различным критериям, таким как архитектура, скорость, удобство в использовании, популярность и другим.

Но, прежде чем приступить к аналитической части, давайте вкратце познакомимся с каждым фреймворком.

Keras

Нейросетевая библиотека Keras — общедоступная платформа с открытым исходным кодом. В этой библиотеке символьной математики можно решать задачи, связанные с глубоким обучением и машинным обучением.

Назначение инструмента — проведение ускоренных экспериментов с использованием глубокого обучения. Высокоуровневый программный API — это то, что представляет собой Keras. Приложение было разработано 27 марта 2015 года Франсуа Шоле.

Pytorch

Этот фреймворк для машинного обучения, созданный на базе Torch, написан на Python и C++. Он доступен для загрузки в виде программы с открытым исходным кодом.

Исследовательская группа Facebook разработала эту технологию в октябре 2016 года для использования в таких приложениях, как обработка естественного языка и компьютерное зрение.

По уровню программирования Pytorch находится где-то между TensorFlow и Keras.

TensorFlow

Библиотека легко интегрируется с C++, Java и другими языками программирования. Она предоставляет разработчикам и компаниям комплексные инструменты для создания приложений, основанных на машинном обучении. В этой библиотеке символьной математики решаются задачи глубокого обучения и машинного обучения.

В программировании TensorFlow известен как низкоуровневый API. Он был создан 9 ноября 2015 года компанией Google.

1. Архитектура

Крупные и сложные модели являются наиболее трудоемкими для обучения. Скорость обработки данных у таких моделей гораздо ниже.

По сравнению с Keras, PyTorch обладает более сложной архитектурой, что снижает удобочитаемость этой библиотеки.

В то же время сложная архитектура PyTorch и TensorFlow обуславливает экспериментальную ценность и быстроту этих низкоуровневых систем для проведения имитационных экспериментов.

2. Скорость

Keras не работает на скорости, выше минимальной. TensorFlow и Pytorch достигают максимального ускорения, что, в свою очередь, обеспечивает высокую производительность.

3. Уровень API

Пользовательский интерфейс Keras предоставляет доступ к Theo и CNTK, так что работа в Keras может выполняться на обеих платформах.

PyTorch, из-за своего низкоуровневого API, поддерживает только выражения массива. В последнее время PyTorch привлек огромное внимание и стал предпочтительным решением для академических исследований и приложений глубокого обучения, требующих оптимизации пользовательских выражений.

TensorFlow предоставляет своим пользователям как низкоуровневый, так и высокоуровневый API.

4. Доступность для начинающих

Функция быстрого прототипирования, разработанная в Keras, позволяет упростить тестирование модели глубокого обучения. Программа имеет чрезвычайно удобный интерфейс для начинающих: они могут создавать нейронные сети так же легко, как будто собирают конструктор лего.

5. Отладка

Работа с Keras обычно проста, и вы вряд ли столкнетесь с какими-либо трудностями. Однако многоуровневая абстрагированность внутренних платформ зачастую усложняет процедуру отладки.

Отладка с Pytorch проще, чем с Keras или TensorFlow.

6. Популярность

Нейронные сети, реализующиеся на базе ядерного процессора, включая сверточные и служебные уровни, широко используются в Keras. Эта библиотека популярна в таких компаниях, как Nvidia, Uber, Amazon, Apple и Netflix. Благодаря модулям NN, optimum и autograd Keras поддерживает высокопроизводительные графические приложения. Автоматическая дифференциация в сетях глубокого обучения принесла этой библиотеке особую известность.

Библиотека Tensorflow нашла применение в Google, LinkedIn, Snap, AMD, Bloomberg, Paypal, Qualcomm и многих других компаниях. 

Среди крупных компаний, использующих Pytorch,  —  Facebook, Wells Fargo, Salesforce, Genentech, Microsoft и JPMorgan Chase.

7. Набор данных

В оригинальной версии платформа Keras имела низкую скорость. Она была разработана для быстрого прототипирования, поэтому не очень хорошо подходит для обработки больших наборов данных. Зато работу с небольшими наборами Keras выполняет с высокой скоростью.

Хотя TensorFlow и PyTorch являются низкоуровневыми фреймворками, они способны быстро справляться с обработкой больших наборов данных.

С помощью этих инструментов можно выполнять максимально производительные задачи для массивов с высокой размерностью.

Заключение

Чтобы сравнить 3 фреймворка, мы использовали 7 важных критериев. Пришло время сделать некоторые выводы:

• в то время как пользовательский интерфейс PyTorch удобен и прост, API TensorFlow нередко вызывает нарекания;
• Keras и TensorFlow создавались для работы в режиме оффлайн, хотя предоставляют минимальные возможности для коммуникации;
• PyTorch тесно связан с Python и может применяться на самых различных платформах.