Py Torch vs TensorFlow : duel de frameworks du deep learning
8 mars 2023
Avec l'évolution de la technologie de l'information, l'apprentissage automatique est devenu indispensable dans les opérations commerciales. Le deep learning, qui se traduit par « apprentissage profond » en français fait partie de ces modèles d'apprentissage automatiques.
Cette expression vous est encore étrangère ? En termes simples, il permet à un ordinateur de réagir comme un cerveau humain. Son architecture, appelée réseaux neuronaux artificiels, est directement calquée du cerveau.
Ces dernières années, des géants de la technologie comme Google ou Facebook ont développé des frameworks qui facilitent la construction de réseaux neuronaux. Les plus connus sont TensorFlow conçu par l'équipe Google Brain et PyTorch qui est développé par Facebook AI Research. Dans une bataille pour atteindre la perfection, les deux géants rivalisent d'ingéniosité pour se démarquer de leurs concurrents. Que valent ces deux fameworks ?
Qu'est-ce que le deep learning ?
Ces dernières années, les articles scientifiques traitent régulièrement de l'intelligence artificielle. Face à l'utilisation de plusieurs termes techniques comme « machine learning » et « deep learning », un néophyte se sent vite perdu.
Dans ce sens, il est important d'apporter une clarification entre ces termes :
- Intelligence artificielle : désigne toutes les techniques employées pour reproduire le fonctionnement d'un cerveau humain par une machine.
- Machine learning : utilisation de plusieurs techniques pour offrir à une machine la capacité d'apprendre des règles. Elle exécute des actions à partir de l'apprentissage de données automatiquement.
- Deep learning : cette technique repose sur le machine learning. L'apprentissage est plus complexe grâce à l'utilisation de dizaines, voire des centaines de réseaux neuronaux.
Qu'est-ce que Py Torch ?
En s'appuyant sur la définition officielle sur son site web, PyTorch est un framework open source qui réduit le temps de prototypage pour passer rapidement au déploiement de la production. Cet outil enlève une grande partie de la charge cognitive relative à la construction et au déploiement des réseaux neuronaux.
Le framework PyTorch a été développé par l'équipe de META AI à savoir Sam Gross, Adam Paszke, Gregory Chanan. Il est basé sur la librairie Torch. Il se démarque de ses concurrents par sa facilité d'utilisation et sa simplicité. Ses graphes de calcul sont dynamiques et la vitesse de traitement est plus élevée grâce à un codage facile à gérer.
Qu'est-ce que Tensor Flow ?
Il s'agit d'un framework d'apprentissage automatique qui se caractérise par une bibliothèque riche ainsi qu'un écosystème complet et des ressources communautaires. Ces aspects aident les développeurs à concevoir facilement des applications qui fonctionnent grâce à l'apprentissage automatique.
Ce framework a été développé par l'équipe de Google Brain et est disponible depuis 2015. Il prend en charge différents types de langages comme R, C++ ou Python.
Py Torch VS Tensor Flow : quelles différences ?
Ces frameworks possèdent de nombreux points communs. Cependant, au-delà de la préférence, il existe des différences entre eux.
Construction de graphes
PyTorch permet à l'utilisateur de créer facilement des graphes grâce à sa nature dynamique. Ce qui n'est pas le cas de TensorFlow. Chez ce dernier, la construction est statique. Par conséquent, le développeur doit réaliser une compilation, puis passer par le moteur d'exécution.
Débogage
Un utilisateur néophyte n'a pas besoin d'apprendre le fonctionnement d'un débogueur à partir de zéro. Avec PyTorch, un débogueur python standard suffit étant donné qu'il utilise un processus de calcul dynamique.
Avec Tensor Flow, il faut d'abord apprendre à déboguer. De plus, il nécessite l'usage d'un outil de débogage spécifique.
Couverture
TensorFlow prend l'avantage grâce à son niveau de fonctionnalité élevé. Les utilisateurs bénéficient de larges options pour travailler. De plus, il permet de réaliser les opérations suivantes :
- vérification du tenseur ;
- retournement du tenseur ;
- utilisation du paquet « contrib » pour créer des modèles.
Sérialisation
TensorFlow offre la possibilité de sauvegarder un graphe entier incluant les opérations et les paramètres. Les graphes peuvent se charger sur des langages comme C++ ou Java. Cette caractéristique est essentielle lorsque les stacks de déploiement ne proposent pas Python. L'utilisateur a également la possibilité de modifier le code source du modèle.
De son côté, PyTorch est doté d'une API simplifiée. Cette dernière enregistre l'ensemble du modèle. Elle permet aussi de sélectionner une classe entière.
Visualisation
La visualisation est un aspect essentiel chez un framework. Il offre la possibilité au développeur de présenter son projet. Tensor Flow utilise TensorBoard pour la visualisation. Cet outil permet d'identifier rapidement les erreurs.
De son côté, PyTorch utilise Visdom. Cependant, les fonctionnalités de ce dernier sont limitées et minimalistes.
Gestion du dispositif
Sur TensorFlow, l'utilisateur n'a pas besoin de spécifier les valeurs puisqu'elles sont définies par défaut. Avec PyTorch, il doit d'abord déplacer son travail sur le périphérique.
Déploiement
En termes de déploiement de modèles entrainés, Tensor Flow gagne le duel. Le développeur peut directement déployer les modèles en utilisant Tensor Flow serving. Ce framework s'appuie sur l'utilisation de l'API Rest.
Sur PyTorch, le déploiement est plus facile sur la dernière version. Ce qui n'était pas le cas avec la version 1.0. Néanmoins, il ne permet pas de déployer directement les modèles sur Internet. Par conséquent, l'utilisateur doit passer par un serveur dorsal comme Django ou Flask. Ainsi, les plus soucieux de la performance choisiront Tensor Flow sur cet aspect.
PyTorch vs Tensor Flow : quelles similitudes ?
Les deux frameworks tentent de rattraper leur retard sur plusieurs points l'un par rapport à l'autre. C'est surtout le cas depuis la sortie de PyTorch 1 en 2018 et de TensorFlow en 2019.
PyTorch 1 met tout en œuvre pour faciliter la mise en production en mode scripting et tracing. PyTorch a également développé la fonctionnalité TorchServe. Elle est le fruit d'une collaboration entre Amazon et Facebook. Elle rend le déploiement sur mobile possible.
Le développement d'un graphe dynamique chez Tensor Flow 2 lui confère la même flexibilité que PyTorch.
Les avantages d'utiliser Tensor Flow
Ce framework offre de nombreux avantages. Au niveau de la visualisation, la présence de l'outil TensorBoard améliore l'affichage des données. Il facilite également le débogage des nœuds. L'utilisateur peut observer des informations comme la courbe de perte et le graphique du modèle.
Tensor Flow est aussi compatible avec plusieurs langages de programmation. Il fournit une API stable sur des langages comme JavaScript, Java, C++ et Python. De plus, il possède un niveau d'évolutivité élevée. Pour cause, il a été conçu pour traiter un grand nombre de données à la fois.
Depuis sa mise en service, Tensor Flow est une référence dans le déploiement des applications. Il rend le deep learning de bout en bout plus efficace. Dans le cas d'un déploiement personnalisé, des outils comme Tensor Flow Lite et Serving sont mis à la disposition de l'utilisateur. Ils permettent de réaliser un déploiement sur les appareils mobiles ou sur le cloud.
Enfin, TensorFlow est un framework open source. Les utilisateurs peuvent s'en servir à tout moment étant donné qu'il est gratuit.
Les avantages de Pytorch
Le principal avantage de PyTorch est son codage similaire aux éléments de Python. De ce fait, il s'intègre facilement aux données de ce langage de programmation. Par ailleurs, les fonctionnalités peuvent également être utilisées sur d'autres bibliothèques comme Cython, Scipy ou Numpy.
PyTorch se distingue par sa facilité d'utilisation. Le framework est très intuitif, ce qui le rend facile à apprendre. Un développeur junior n'aura aucune difficulté à développer des projets d'apprentissage automatique avec cet outil. De plus, la syntaxe est plus ou moins similaire à celle de Python. Au niveau des graphes, il utilise des modèles dynamiques. Cette fonctionnalité permet de modifier le comportement du réseau.
PyTorch offre aussi une documentation bien fournie pour les débutants. Elle est mise à jour régulièrement pour correspondre aux dernières versions du framework. Par conséquent, un amateur peut apprendre rapidement les notions comme Tensor Attributes, Views et Torch. En cas de difficultés, il peut compter sur l'aide d'une communauté engagée. En effet, ses utilisateurs sont très actifs sur les forums.
Dans quel cas utiliser PyTorch ou Tensor Flow ?
Il n'existe pas réellement de vainqueur dans le duel entre PyTorck et TenserFlow. La supériorité de l'un ou de l'autre dépend de son domaine d'utilisation.
En termes de recherche, PyTorch représente un choix judicieux. Il est équipé de plusieurs fonctionnalités essentielles pour un développeur qui veut lancer un projet.
Dans le secteur industriel, l'utilisation de Tensor Flow est plus avantageuse. Il possède un cadre de déploiement plus robuste et une plateforme de bout en bout puissants pour produire des modèles.
Enfin, les débutants dans le deep learning peuvent se lancer directement sur Keras ou FastAI. Ces deux parties respectives de TensorFlow et PyTorch permettent à un amateur d'apprendre rapidement les bases du deep learning. Une fois les rouages maitrisés, il peut choisir entre les deux frameworks.
CMO