PyTorch vs Tensorflow vs Keras

Machinelearning-specialisten en software-engineers gebruiken meestal frameworks om een deel van het zware programmeerwerk uit handen te nemen.

Zo maken machinelearningframeworks het mogelijk om modellen te implementeren zonder diep in de wiskundige basis van de algoritmen te duiken.

Dit stroomlijnt het ontwikkelproces voor programmeurs, omdat ze niet telkens opnieuw code hoeven te schrijven om hun applicaties te bouwen.

Deze principes gelden ook voor deep learning — een subset van machine learning. TensorFlow, Keras en PyTorch zijn drie van de populairste deep-learningframeworks.

In deze tutorial bekijken we elk framework en werken we een globale oplossing uit om je te helpen bepalen welke het beste bij jouw project past.

Wat is TensorFlow?

TensorFlow is een end-to-end deep-learningframework. Het is ontwikkeld door het Google Brain-team, aanvankelijk voor intern gebruik bij Google voor research en productie; in 2015 werd het echter open-source gemaakt onder de Apache-licentie. In september 2019 bracht Google een nieuwe, bijgewerkte versie uit onder de naam TensorFlow 2.0. Je kunt het framework in meer detail verkennen in onze TensorFlow-tutorial.

Enkele van de belangrijkste features van TensorFlow zijn:

• TensorBoard. Een visualisatietoolset voor TensorFlow die helpt bij het begrijpen, debuggen en optimaliseren van TensorFlow-programma's.
• Feature columns. Hoog-niveau abstracties die ruwe data omzetten naar formaten die geschikt zijn voor machinelearningmodellen, waardoor het werken met diverse datatypes eenvoudiger wordt.
• Eenvoudig te trainen op CPU en GPU. TensorFlow kan modellen trainen op verschillende hardwaretypen, waaronder CPU's en GPU's, wat flexibele en efficiënte berekeningen mogelijk maakt.
• Parallell trainen. TensorFlow ondersteunt gedistribueerd rekenen, waardoor gegevens en modellen gelijktijdig kunnen worden verwerkt op meerdere CPU's of GPU's, wat de trainingstijd aanzienlijk verkort.

Voordelen van TensorFlow

Open-source

TensorFlow is een open-source framework, wat betekent dat het gratis is en door iedereen gebruikt kan worden zonder dat je vooraf vastzit aan een contract met een leverancier.

Debuggen

Een van de belangrijkste features van TensorFlow is TensorBoard. TensorBoard biedt de visualisatie en tooling die nodig zijn voor experimentatie in

TensorBoard biedt de visualisatie en tooling die nodig zijn voor machinelearning-experimenten in deep learning, waardoor het veel eenvoudiger wordt om je TensorFlow-code te debuggen.

Keras-compatibiliteit

Toen Google TensorFlow 2.0 aankondigde, maakten ze Keras ook de officiële high-level API van TensorFlow. Hierdoor kunnen gebruikers hoog-niveau functionaliteit aan hun code toevoegen en profiteren van de eenvoud van Keras.

Schaalbaarheid

TensorFlow is niet beperkt tot één device. Gebruikers kunnen systemen ontwikkelen met het framework en verwachten dat het even efficiënt werkt op edge-devices als op andere complexe machines.

Compatibiliteit

Het framework is compatibel met verschillende programmeertalen; gebruikers kunnen dus werken in de taal waarin ze zich het prettigst voelen.

TensorFlow biedt een betrouwbare API voor Python, naast API's voor Javascript, C++ en Java die geen backward compatibility garanderen. Daarnaast zijn er pakketten van derden die taalbindings bieden voor C#, Haskell, Julia, MATLAB, Object Pascal, R, Scala, Rust, OCaml en Crystal.

Parallelisme

TensorFlow wordt gezien als een library voor hardwareversnelling. Het framework gebruikt verschillende distributiestrategieën in GPU- en CPU-systemen. Dit betekent dat een gebruiker vrij is om elke gewenste architectuur te gebruiken. Let op: het systeem kiest standaard voor GPU als dit niet expliciet wordt vermeld; dit proces vermindert het geheugengebruik tot op zekere hoogte.

Nadelen van TensorFlow

Frequent updaten

De overhead voor een gebruiker om TensorFlow te installeren en te koppelen aan het bestaande systeem neemt toe door frequente updates.

Inconsistente homoniemen

TensorFlow biedt homoniemen die lastig te begrijpen en te gebruiken zijn, omdat ze identieke namen hebben maar verschillend zijn geïmplementeerd. Zo hebben tf.nn.conv2d en tf.layers.Conv2d dezelfde naam, maar net andere instellingen, wat je outputs kan veranderen.

Ontbrekende symbolische lussen

TensorFlow wordt beschouwd als een low-level API — en met reden. Het framework handelt iteraties die resulteren in symbolische lussen niet automatisch af. Het is echter bruikbaar voor eindige reeksen, waardoor het toch inzetbaar blijft.

Beperkte GPU-ondersteuning

Het framework ondersteunt voor GPU-programmering alleen NVIDIA en Python. Er is geen extra ondersteuning.

Lage implementatiesnelheid

Op alle hardwareconfiguraties heeft TensorFlow consequent de meeste tijd nodig om verschillende soorten neurale netwerken te trainen in vergelijking met de concurrentie.

Wat is Keras?

Keras is een populaire open-source high-level neural-network-API, ontwikkeld door François Chollet en uitgebracht in 2015. De documentatie noemt het “een API ontworpen voor mensen, niet voor machines.”

Midden 2017 werd het framework overgenomen en geïntegreerd in TensorFlow, waardoor het toegankelijk werd voor TensorFlow-gebruikers via de tf.keras-module. Het is echter nog steeds mogelijk om Keras los van TensorFlow te gebruiken – bekijk deze Keras-cheat sheet of onze volledige Keras-tutorial.

Meer uit de documentatie:

“Keras richt zich op debugsnelheid, code-elegantie & bondigheid, onderhoudbaarheid en inzetbaarheid. Als je voor Keras kiest, is je codebase kleiner, leesbaarder en makkelijker om op itereren. Je modellen draaien sneller dankzij XLA-compilatie en Autograph-optimalisaties en zijn eenvoudiger te deployen op elk platform (server, mobiel, browser, embedded) dankzij TF Serving, TF Lite en TF.js.”

Voordelen van Keras

Eenvoud

Keras heeft een extreem simpele, gebruiksvriendelijke API, wat bijdraagt aan het feit dat het makkelijk te leren is en een fijne start biedt met deep learning.

Backend-ondersteuning

Keras gebruikt geen low-level berekeningen om te functioneren — het framework is gebouwd bovenop Microsoft CNTK, Theano en TensorFlow. Het stimuleert daarom het gebruik van backends.

Voorgetrainde modellen

Een voorgetraind model is een model dat is opgeslagen nadat het eerder op een grote dataset is getraind. Keras levert standaard meerdere voorgetrainde modellen.

Snel experimenteren

Keras is een high-level API; dit betekent dat het vrij geabstraheerd en generiek is. Daardoor kunnen gebruikers snel modellen bouwen met een paar regels code.

Community-ondersteuning

Keras is open-source en heeft een grote community van actieve onderzoekers en ontwikkelaars die elkaar ondersteunen.

Duidelijke documentatie

De Keras-documentatie staat vol met gecodeerde voorbeelden, waardoor gebruikers frameworkconcepten snel kunnen doorgronden.

Nadelen van Keras

Enkele verbeterbare features

Verschillende gebruikers vinden dat Keras qua features wat tekortschiet en dat er ruimte is voor verbetering. Zo ondersteunt het framework bijvoorbeeld geen dynamische grafiekcreatie.

Inefficiënte fouten

De foutmeldingen van de Keras-bibliotheek zijn niet effectief. Het is nodig dat de fouten duidelijker zichtbaar zijn. De primaire oorzaak van de fout achterhalen is niet heel behulpzaam. Keras vereist vaak veel debuggen.

High-level API

Keras is een high-level API. Daardoor heb je veel minder controle over het manipuleren van functies.

Wat is PyTorch?

PyTorch is het nieuwste deep-learningframework van het stel. Ontwikkeld door de AI-onderzoeksgroep van Facebook (nu Meta) en open-source gemaakt in 2016, valt PyTorch nu onder de paraplu van de Linux Foundation.

Door de jaren heen heeft PyTorch een reputatie opgebouwd als framework dat eenvoudig, flexibel en efficiënt is. Het stelt ontwikkelaars in staat om snel complexe neurale netwerken te bouwen voor toepassingen als computervisie en natural language processing.

Enkele kernfeatures zijn:

• Tensor-berekening. PyTorch biedt een multidimensionale array, Tensor genaamd, vergelijkbaar met NumPy's ndarray, maar dan draaiend op GPU's voor snellere berekeningen.
• TorchScript. Een manier om PyTorch-modellen te serialiseren, zodat ze in andere omgevingen zoals C++ kunnen draaien, wat zorgt voor production readiness.
• Dynamische graafberekening. PyTorch gebruikt dynamische computationele grafen, wat flexibiliteit biedt om modellen on-the-fly te bouwen en aan te passen — handig voor complexe architecturen.
• Automatische differentiatie. Automatische differentiatie en gradiëntberekening helpen backpropagation en het trainen van neurale netwerken te vereenvoudigen.
• Python-ondersteuning. PyTorch integreert naadloos met het Python-ecosysteem, waardoor het makkelijker te gebruiken is met Python-bibliotheken en een meer Pythonic en gebruiksvriendelijke interface biedt.

Voordelen van PyTorch

Pythonic

PyTorch is van nature Pythonic, waardoor het voor Python-ontwikkelaars heel toegankelijk is. Dat is een voordeel, omdat een groot deel van het deep-learningwerk in Python gebeurt.

Makkelijk te leren

De PyTorch-syntax is uiterst simpel en intuïtief. Gebruikers geven PyTorch vaak de eer voor de milde leercurve — sommigen zeggen dat het een van de makkelijkste deep-learningpakketten is om te leren.

Eenvoudig te debuggen

PyTorch kan de Python-debuggingtools pdb en ipdb gebruiken. Programmeurs kunnen ook PyCharm, de Python-IDE, inzetten voor debuggen, omdat PyTorch in real-time een computationele graaf maakt.

Sterke community

Ondanks dat het een van de nieuwere deep-learningframeworks is, heeft PyTorch snel een toegewijde community van ontwikkelaars opgebouwd. Zij werken hard om de documentatie goed gestructureerd en informatief te houden.

Dataparallelisme

Het dataparallelisme van PyTorch is zeer effectief, omdat het gebruikers in staat stelt data in batches te splitsen en naar verschillende GPU's te sturen voor verwerking. Met deze methode kan PyTorch een aanzienlijk deel van de werklast van de CPU naar de GPU overhevelen.

Nadelen van PyTorch

Geen datavisualisatie

TensorBoard van TensorFlow maakt het mogelijk om het trainingsproces te visualiseren, maar iets dergelijks bestaat niet in PyTorch — gebruikers moeten een tool van derden gebruiken.

API-server nodig voor productie

Er is geen framework om modellen direct op het web aan te bieden; je moet dus een backendserver van derden gebruiken, zoals Flask of Django.

Welke kies je? Een vergelijkende analyse van PyTorch vs Keras vs TensorFlow

Het juiste framework kiezen

Het antwoord op “welk framework is beter?” zal altijd subjectief zijn, omdat elk framework voor- en nadelen heeft, zoals we hebben gezien. Toch is hier een lijst met zaken om te overwegen wanneer je een framework kiest.

Pytorch vs TensorFlow

• Boilerplate-code. Zowel PyTorch als TensorFlow vereenvoudigen de modelbouw door veel boilerplate-code weg te nemen.
• Pythonic en OOP. PyTorch is meer "Pythonic" en volgt principes van objectgeoriënteerd programmeren, wat het intuïtief maakt voor Python-ontwikkelaars.
• Populariteit. TensorFlow, ouder en gesteund door Google, heeft een grotere gebruikersbasis en community-ondersteuning.
• Flexibiliteit. PyTorch biedt meer flexibiliteit dankzij het gebruik van dynamische computationele grafen, waarmee je on-the-fly aanpassingen kunt doen.
• Debuggen en tracking. TensorFlows TensorBoard biedt krachtige visualisatietools voor debuggen en het volgen van het trainingsproces.
• Serving-framework. TensorFlow heeft een volwassener serving-systeem voor het uitrollen van modellen, waardoor deployment soepeler verloopt dan bij PyTorch.

PyTorch vs Keras

• Leercurve. Zowel PyTorch als Keras zijn gebruiksvriendelijk en daardoor makkelijk te leren en te gebruiken.
• Research vs development. PyTorch heeft vaak de voorkeur bij onderzoekers vanwege de flexibiliteit en controle, terwijl Keras populair is bij ontwikkelaars vanwege de eenvoud en plug-and-play-eigenschappen.
• Snelheid en debuggen. PyTorch is over het algemeen sneller en biedt betere debugmogelijkheden dan Keras.
• Tutorials en kleine datasets. Keras blinkt uit met uitgebreide, herbruikbare code-tutorials en is bijzonder effectief bij kleine datasets.

TensorFlow vs Keras

• High-level API's. Zowel TensorFlow als Keras bieden high-level API's voor het bouwen en trainen van modellen.
• Pythonic karakter. Keras, gebouwd in Python, is gebruiksvriendelijker en intuïtiever.
• Grote datasets. TensorFlow heeft vaak de voorkeur voor grote datasets dankzij de robuustheid en schaalbaarheid.
• Wrapper. Keras fungeert als een wrapper voor TensorFlow-functies en vereenvoudigt zo de TensorFlow-interface.

Conclusie

TensorFlow, PyTorch en Keras zijn drie van de populairste deep-learningframeworks. Elk heeft unieke kwaliteiten, waardoor ze uitstekende tools zijn voor specifieke toepassingen. Welke je gaat leren en gebruiken hangt af van jouw usecase en andere factoren, zoals je technische vaardigheden en hoeveel tijd je hebt om te leren.

Welke framework je ook kiest, op DataCamp vind je een aantal nuttige cursussen om je op weg te helpen:

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