PyTorch vs Tensorflow vs Keras

Praktisi machine learning dan software engineer umumnya beralih ke kerangka kerja (framework) untuk meringankan sebagian pekerjaan berat dalam pemrograman.

Sebagai contoh, kerangka kerja machine learning memungkinkan praktisi mengimplementasikan model tanpa perlu menyelami terlalu dalam landasan matematis dari algoritme.

Hal ini merampingkan proses pengembangan bagi programmer karena mereka tidak perlu terus-menerus menulis ulang kode untuk membangun aplikasi.

Konsep ini juga berlaku untuk deep learning — sebuah subbidang dari machine learning. TensorFlow, Keras, dan PyTorch adalah tiga kerangka kerja deep learning yang paling populer.

Dalam tutorial ini, kita akan menelusuri masing-masing dan mengembangkan gambaran solusi untuk membantu Anda memutuskan mana yang tepat digunakan untuk proyek Anda.

Apa itu TensorFlow?

TensorFlow adalah kerangka kerja deep learning end-to-end. Kerangka ini dikembangkan oleh tim Google Brain, awalnya untuk penggunaan internal di Google guna riset dan produksi; namun, pada 2015 dijadikan open-source di bawah Apache License. Pada September 2019, Google merilis versi TensorFlow yang diperbarui dengan nama TensorFlow 2.0. Anda dapat mengeksplorasi kerangka ini lebih lanjut dalam tutorial TensorFlow kami.

Beberapa fitur utama TensorFlow meliputi:

• TensorBoard. Perangkat visualisasi untuk TensorFlow yang membantu memahami, men-debug, dan mengoptimalkan program TensorFlow.
• Feature columns. Abstraksi tingkat tinggi yang mengubah data mentah menjadi format yang sesuai untuk model machine learning, menyederhanakan penanganan berbagai tipe data.
• Mudah dilatih di CPU dan GPU. TensorFlow dapat melatih model pada berbagai jenis perangkat keras, termasuk CPU dan GPU, sehingga memungkinkan komputasi yang fleksibel dan efisien.
• Pelatihan paralel. TensorFlow mendukung komputasi terdistribusi, memungkinkan pemrosesan data dan model secara bersamaan di banyak CPU atau GPU, sehingga mempercepat waktu pelatihan secara signifikan.

Kelebihan TensorFlow

Sumber terbuka

TensorFlow adalah kerangka kerja open-source, yang berarti gratis dan dapat digunakan oleh siapa saja tanpa harus terikat kontrak dengan vendor terlebih dahulu.

Debugging

Salah satu fitur kunci TensorFlow adalah TensorBoard. TensorBoard menyediakan visualisasi dan alat yang diperlukan untuk eksperimen dalam

TensorBoard menyediakan visualisasi dan alat yang dibutuhkan untuk eksperimen machine learning dalam deep learning, sehingga membuat proses debugging kode TensorFlow jauh lebih mudah.

Kompatibilitas Keras

Saat Google mengumumkan rilis TensorFlow 2.0, mereka juga menyatakan Keras sebagai API tingkat tinggi resmi untuk TensorFlow. Ini memungkinkan pengguna menambahkan fungsionalitas tingkat tinggi pada kode dan merasakan manfaat dari kesederhanaan Keras.

Skalabilitas

TensorFlow tidak terbatas pada satu perangkat. Pengguna dapat mengembangkan sistem menggunakan kerangka ini dan berharap kinerjanya sama efisiennya di perangkat edge seperti pada mesin kompleks lainnya.

Kompatibilitas

Kerangka ini kompatibel dengan beberapa bahasa pemrograman; dengan demikian, pengguna dapat bekerja dalam bahasa pemrograman yang paling mereka kuasai.

TensorFlow menawarkan API yang andal untuk Python, beserta API untuk Javascript, C++, dan Java yang tidak menjamin kompatibilitas mundur. Selain itu, ada paket pihak ketiga yang menyediakan binding bahasa untuk C#, Haskell, Julia, MATLAB, Object Pascal, R, Scala, Rust, OCaml, dan Crystal.

Paralelisme

TensorFlow dipandang sebagai pustaka akselerasi perangkat keras. Kerangka ini menggunakan berbagai strategi distribusi pada sistem GPU dan CPU. Ini berarti pengguna bebas menggunakan arsitektur apa pun yang diinginkan. Perlu dicatat, sistem akan menggunakan GPU secara default jika tidak disebutkan secara eksplisit; proses ini mengurangi penggunaan memori sampai batas tertentu.

Kekurangan TensorFlow

Pembaruan yang sering

Beban bagi pengguna untuk menginstal dan mengikat TensorFlow ke sistem yang ada meningkat karena pembaruan yang sering.

Homonim yang tidak konsisten

TensorFlow menawarkan homonim yang menantang untuk dipahami dan digunakan karena memiliki nama yang identik tetapi implementasi yang berbeda. Misalnya, tf.nn.conv2d dan tf.layers.Conv2d memiliki nama yang sama, tetapi pengaturan yang sedikit berbeda, yang dapat mengubah keluaran Anda.

Ketiadaan symbolic loops

TensorFlow disebut sebagai API tingkat rendah — dan itu memang beralasan. Kerangka ini tidak secara otomatis menangani iterasi yang menghasilkan symbolic loops. Namun, TensorFlow dapat digunakan untuk urutan pasti, sehingga tetap layak digunakan.

Dukungan GPU terbatas

Kerangka ini hanya mendukung NVIDIA dan Python untuk pemrograman GPU. Tidak ada dukungan tambahan.

Kecepatan implementasi rendah

Di semua konfigurasi perangkat keras, TensorFlow secara konsisten membutuhkan waktu paling lama untuk melatih berbagai jenis jaringan saraf dibanding para pesaingnya.

Apa itu Keras?

Keras adalah API jaringan saraf tingkat tinggi open-source yang populer, dikembangkan oleh François Chollet dan dirilis pada 2015. Dokumentasinya menyebutnya sebagai, “sebuah API yang dirancang untuk manusia, bukan mesin.”

Pada pertengahan 2017, kerangka ini diadopsi dan diintegrasikan ke TensorFlow, sehingga dapat diakses oleh pengguna TensorFlow melalui modul tf.keras. Namun, Keras masih dapat dijalankan secara independen dari TensorFlow – lihat lembar contekan Keras ini atau tutorial Keras lengkap kami.

Berikut kutipan dari dokumentasinya:

“Keras berfokus pada kecepatan debugging, keanggunan dan keringkasan kode, keterpeliharaan, dan kemudahan penerapan. Ketika Anda memilih Keras, basis kode Anda lebih kecil, lebih mudah dibaca, dan lebih mudah diiterasi. Model Anda berjalan lebih cepat berkat kompilasi XLA dan optimalisasi Autograph dan lebih mudah diterapkan di setiap permukaan (server, seluler, browser, embedded) berkat TF Serving, TF Lite, dan TF.js.”

Kelebihan Keras

Kesederhanaan

Keras memiliki API yang sangat sederhana dan ramah pengguna, sehingga mudah dipelajari dan memulai deep learning.

Dukungan backend

Keras tidak menggunakan komputasi tingkat rendah untuk berfungsi — kerangka ini dibangun di atas Microsoft CNTK, Theano, dan TensorFlow. Karena itu, Keras mendorong penggunaan backend.

Model pralatih

Model pralatih adalah model yang disimpan setelah sebelumnya dilatih pada dataset berukuran besar. Keras menyediakan beberapa model pralatih siap pakai.

Eksperimen cepat

Keras adalah API tingkat tinggi; artinya cukup diabstraksikan dan lebih generik. Karena itu, pengguna dapat dengan cepat membangun model hanya dalam beberapa baris kode.

Dukungan komunitas

Keras adalah platform open-source dan memiliki komunitas besar yang terdiri dari peneliti dan pengembang aktif yang saling membantu.

Dokumentasi yang jelas

Dokumentasi Keras dipenuhi dengan contoh berkode, sehingga memudahkan pengguna untuk cepat memahami konsep kerangka kerjanya.

Kekurangan Keras

Beberapa fitur dapat ditingkatkan

Sejumlah praktisi sepakat Keras agak kurang dalam hal fitur, dan masih banyak ruang untuk perbaikan. Salah satu contohnya adalah kerangka ini belum mendukung pembuatan grafik dinamis.

Kesalahan yang kurang informatif

Pesan galat di pustaka Keras kurang efektif. Diperlukan agar kesalahan terlihat jelas. Menemukan penyebab utama galat tidak terlalu membantu. Keras membutuhkan banyak proses debugging.

API tingkat tinggi

Keras adalah API tingkat tinggi. Karenanya, Anda memiliki kendali yang jauh lebih sedikit untuk memanipulasi fungsi.

Apa itu PyTorch?

PyTorch adalah kerangka kerja deep learning yang paling baru di antara ketiganya. Dikembangkan oleh kelompok riset AI Facebook (kini Meta) dan dijadikan open-source pada 2016, PyTorch kini berada di bawah naungan Linux Foundation.

Selama bertahun-tahun, PyTorch membangun reputasi sebagai kerangka yang sederhana, fleksibel, dan efisien. Kerangka ini memungkinkan pengembang dengan cepat membangun jaringan saraf kompleks untuk aplikasi seperti visi komputer dan pemrosesan bahasa alami.

Beberapa fitur kuncinya mencakup:

• Komputasi tensor. PyTorch menyediakan array multi-dimensi bernama Tensor, mirip ndarray milik NumPy, tetapi dapat berjalan di GPU untuk komputasi yang lebih cepat.
• TorchScript. Cara untuk melakukan serialisasi model PyTorch, sehingga dapat dijalankan di lingkungan lain seperti C++, memastikan kesiapan produksi.
• Graf komputasi dinamis. PyTorch menggunakan graf komputasi dinamis, memungkinkan fleksibilitas dalam membangun dan memodifikasi model secara langsung, yang bermanfaat untuk arsitektur kompleks.
• Diferensiasi otomatis. Diferensiasi otomatis dan perhitungan gradien membantu menyederhanakan backpropagation dan pelatihan jaringan saraf.
• Dukungan Python. PyTorch terintegrasi mulus dengan ekosistem Python, memudahkan penggunaan dengan pustaka Python dan menyediakan antarmuka yang lebih Pythonic dan ramah pengguna.

Kelebihan PyTorch

Pythonic

PyTorch bersifat Pythonic, yang membuatnya cukup mudah diadopsi oleh pengembang Python. Ini menjadi nilai plus karena sebagian besar pekerjaan deep learning dilakukan di Python.

Mudah dipelajari

Sintaks PyTorch sangat sederhana dan intuitif. Praktisi biasanya menilai PyTorch memiliki kurva belajar yang mudah — sebagian bahkan mengatakan ini salah satu paket deep learning yang paling mudah dipelajari.

Mudah di-debug

PyTorch dapat memanfaatkan alat debugging pdb dan ipdb milik Python. Programmer juga dapat menggunakan PyCharm, IDE Python, untuk debugging karena PyTorch membuat graf komputasi secara real-time.

Komunitas yang kuat

Meski merupakan salah satu kerangka deep learning yang lebih baru, PyTorch mampu dengan cepat membangun komunitas pengembang yang berdedikasi. Mereka bekerja sangat keras untuk memastikan dokumentasi terstruktur dengan baik dan informatif bagi pengembang lain.

Paralelisme data

Paralelisme data PyTorch sangat efektif karena memungkinkan pengguna membagi data menjadi batch dan mengirimkannya ke berbagai GPU untuk diproses. Dengan metode ini, PyTorch dapat memindahkan porsi besar beban kerja dari CPU ke GPU.

Kekurangan PyTorch

Tidak ada visualisasi data

TensorBoard dari TensorFlow memungkinkan praktisi memvisualisasikan proses pelatihan, tetapi PyTorch tidak memiliki yang serupa — pengguna harus menggunakan alat pihak ketiga.

Memerlukan server API untuk produksi

Tidak ada kerangka untuk menyajikan model langsung di web; sehingga Anda perlu menggunakan server backend pihak ketiga seperti Flask atau Django.

Mana yang Dipilih? Analisis Perbandingan PyTorch vs Keras vs TensorFlow

Memilih Kerangka Kerja yang Tepat

Jawaban untuk “kerangka mana yang lebih baik?” akan selalu subjektif karena masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan, seperti yang telah kita lihat. Namun, berikut adalah daftar hal yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan kerangka kerja.

Pytorch vs TensorFlow

• Kode boilerplate. Baik PyTorch maupun TensorFlow menyederhanakan konstruksi model dengan menghilangkan banyak kode boilerplate.
• Pythonic dan OOP. PyTorch lebih “Pythonic” dan mengikuti prinsip pemrograman berorientasi objek, sehingga intuitif bagi pengembang Python.
• Popularitas. TensorFlow, yang lebih lama dan didukung Google, memiliki basis pengguna dan dukungan komunitas yang lebih besar.
• Fleksibilitas. PyTorch menawarkan lebih banyak fleksibilitas berkat penggunaan graf komputasi dinamis, memungkinkan perubahan secara langsung.
• Debugging dan pelacakan. TensorBoard milik TensorFlow menyediakan alat visualisasi yang kuat untuk debugging dan melacak proses pelatihan.
• Kerangka penyajian. TensorFlow memiliki sistem penyajian model yang lebih matang untuk deployment, menjadikannya lebih mulus dibanding proses deployment PyTorch.

PyTorch vs Keras

• Kurva belajar. Baik PyTorch maupun Keras ramah pengguna, sehingga mudah dipelajari dan digunakan.
• Riset vs pengembangan. PyTorch sering dipilih oleh peneliti karena fleksibilitas dan kontrolnya, sedangkan Keras disukai pengembang karena kesederhanaan dan sifat plug-and-play.
• Kecepatan dan debugging. PyTorch umumnya lebih cepat dan menyediakan kemampuan debugging yang lebih unggul dibanding Keras.
• Tutorial dan dataset kecil. Keras unggul dengan tutorial kode yang luas dan dapat digunakan kembali serta sangat efektif saat bekerja dengan dataset kecil.

TensorFlow vs Keras

• API tingkat tinggi. Baik TensorFlow maupun Keras menyediakan API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model.
• Sifat Pythonic. Keras, yang dibangun di Python, lebih ramah pengguna dan intuitif.
• Dataset besar. TensorFlow sering dipilih untuk menangani dataset besar karena kekokohan dan skalabilitasnya.
• Wrapper. Keras bertindak sebagai wrapper untuk fungsi TensorFlow, menyederhanakan antarmuka TensorFlow agar lebih mudah digunakan.

Kesimpulan

TensorFlow, PyTorch, dan Keras adalah tiga kerangka kerja deep learning paling populer. Masing-masing memiliki kualitas unik yang menjadikannya alat yang hebat untuk area tertentu. Kerangka yang Anda pelajari dan gunakan bergantung secara spesifik pada kasus penggunaan Anda dan faktor lain, seperti kemampuan teknis dan waktu yang Anda miliki untuk belajar.

Terlepas dari kerangka yang Anda pilih, ada sejumlah kursus bermanfaat di DataCamp untuk membantu Anda memulai:

• Introduction to TensorFlow in Python
• Introduction to Deep Learning with Keras
• Deep Learning with PyTorch