PyTorch vs Tensorflow vs Keras

Profissionais de machine learning e engenheiros de software geralmente recorrem a frameworks para aliviar parte do trabalho pesado da programação.

Por exemplo, frameworks de machine learning permitem implementar modelos sem precisar mergulhar a fundo na base matemática dos algoritmos.

Isso agiliza o desenvolvimento, já que os programadores não precisam reescrever código o tempo todo para construir suas aplicações.

Esses conceitos também valem para deep learning — um subconjunto de machine learning. TensorFlow, Keras e PyTorch estão entre os frameworks de deep learning mais populares.

Neste tutorial, vamos explorar cada um e montar um guia prático para ajudar você a decidir qual faz mais sentido para o seu projeto.

O que é TensorFlow?

TensorFlow é um framework de deep learning de ponta a ponta. Foi desenvolvido pelo time do Google Brain, inicialmente para uso interno em pesquisa e produção; em 2015, foi disponibilizado como open-source sob a licença Apache. Em setembro de 2019, o Google lançou a versão atualizada TensorFlow 2.0. Você pode conhecer o framework em mais detalhes no nosso tutorial de TensorFlow.

Alguns dos principais recursos do TensorFlow incluem:

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• TensorBoard. Um conjunto de ferramentas de visualização que ajuda a entender, depurar e otimizar programas em TensorFlow.
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• Colunas de atributos (feature columns). Abstrações de alto nível que transformam dados brutos em formatos adequados para modelos de machine learning, facilitando o tratamento de diferentes tipos de dados.
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• Treinamento fácil em CPU e GPU. O TensorFlow treina modelos em diversos tipos de hardware, incluindo CPUs e GPUs, permitindo computações flexíveis e eficientes.
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• Treinamento paralelo. Suporte a computação distribuída, possibilitando processar dados e modelos simultaneamente em múltiplas CPUs ou GPUs, acelerando bastante o treinamento.
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Vantagens do TensorFlow

Open-source

O TensorFlow é open-source, ou seja, é gratuito e pode ser usado por qualquer pessoa sem precisar firmar contrato com um fornecedor.

Depuração

Um dos destaques do TensorFlow é o TensorBoard. É ele que oferece a visualização e as ferramentas necessárias para experimentação em

O TensorBoard fornece a visualização e o ferramental necessários para experimentação em deep learning, o que torna muito mais simples depurar seu código em TensorFlow.

Compatibilidade com Keras

Quando o Google anunciou o TensorFlow 2.0, também declarou o Keras como a API oficial de alto nível do TensorFlow. Isso permite adicionar funcionalidades de alto nível ao seu código e aproveitar a simplicidade do Keras.

Escalabilidade

O TensorFlow não fica preso a um único dispositivo. Você pode desenvolver sistemas no framework e esperar que eles funcionem com eficiência tanto em dispositivos de borda quanto em máquinas mais robustas.

Compatibilidade

O framework é compatível com várias linguagens de programação; assim, você pode trabalhar na linguagem com a qual se sente mais à vontade.

O TensorFlow oferece uma API estável para Python, além de APIs para Javascript, C++ e Java que não garantem compatibilidade retroativa. Há também pacotes de terceiros que fornecem bindings para C#, Haskell, Julia, MATLAB, Object Pascal, R, Scala, Rust, OCaml e Crystal.

Paralelismo

O TensorFlow é visto como uma biblioteca de aceleração de hardware. O framework usa diferentes estratégias de distribuição em sistemas com GPU e CPU. Isso significa que você é livre para usar a arquitetura que preferir. Note que o sistema usa GPU por padrão se isso não for especificado; esse processo reduz o uso de memória em certa medida.

Desvantagens do TensorFlow

Atualizações frequentes

O esforço para instalar e integrar o TensorFlow ao sistema existente aumenta por conta das atualizações frequentes.

Homônimos inconsistentes

O TensorFlow oferece homônimos que são difíceis de entender e usar, pois têm nomes idênticos, mas implementações diferentes. Por exemplo, tf.nn.conv2d e tf.layers.Conv2d têm o mesmo nome, porém configurações ligeiramente distintas, o que pode alterar seus resultados.

Loops simbólicos ausentes

O TensorFlow é considerado uma API de baixo nível — com razão. O framework não lida automaticamente com iterações que geram loops simbólicos. No entanto, ele funciona bem com sequências definidas, o que o torna utilizável.

Suporte limitado a GPU

O framework oferece suporte a NVIDIA e Python para programação em GPU. Não há suporte adicional.

Velocidade de implementação baixa

Em todas as configurações de hardware, o TensorFlow costuma levar mais tempo para treinar vários tipos de redes neurais em comparação com seus concorrentes.

O que é Keras?

Keras é uma popular API open-source de alto nível para redes neurais, desenvolvida por François Chollet e lançada em 2015. A documentação a descreve como \"uma API feita para pessoas, não para máquinas\".

Em meados de 2017, o framework foi adotado e integrado ao TensorFlow, ficando acessível aos usuários via módulo tf.keras. Ainda assim, é possível usar o Keras de forma independente do TensorFlow — confira este cheat sheet de Keras ou nosso tutorial completo de Keras.

Da documentação:

\"O Keras foca em velocidade de depuração, elegância e concisão do código, manutenibilidade e capacidade de implantação. Ao escolher Keras, sua base de código fica menor, mais legível e fácil de iterar. Seus modelos rodam mais rápido graças à compilação XLA e otimizações do Autograph, e são mais fáceis de implantar em qualquer ambiente (servidor, mobile, navegador, embarcados) com TF Serving, TF Lite e TF.js.\"

Vantagens do Keras

Simplicidade

O Keras tem uma API muito simples e amigável, o que facilita o aprendizado e o início no deep learning.

Suporte a backends

O Keras não executa as computações de baixo nível — ele é construído sobre Microsoft CNTK, Theano e TensorFlow. Por isso, incentiva o uso de backends.

Modelos pré-treinados

Um modelo pré-treinado é um modelo salvo após ter sido treinado previamente em um grande conjunto de dados. O Keras oferece vários modelos pré-treinados prontos para uso.

Experimentação rápida

Sendo uma API de alto nível, o Keras é mais abstrato e genérico. Assim, você consegue construir modelos rapidamente em poucas linhas de código.

Comunidade ativa

O Keras é open-source e conta com uma grande comunidade de pesquisadores e desenvolvedores ativos que se ajudam mutuamente.

Documentação clara

A documentação do Keras é repleta de exemplos com código, facilitando a compreensão rápida dos conceitos do framework.

Desvantagens do Keras

Alguns recursos a melhorar

Muitos profissionais concordam que o Keras carece de alguns recursos e há bastante espaço para evolução. Um exemplo: o framework não oferece suporte à criação dinâmica de gráficos.

Erros pouco informativos

As mensagens de erro da biblioteca Keras nem sempre ajudam. Falta clareza para identificar rapidamente a causa principal do erro, exigindo muita depuração.

API de alto nível

Por ser uma API de alto nível, o Keras oferece menos controle fino para manipular funções.

O que é PyTorch?

PyTorch é o mais novo entre os frameworks de deep learning citados. Desenvolvido pelo grupo de pesquisa em IA do Facebook (hoje Meta) e aberto em 2016, o PyTorch agora faz parte do ecossistema da Linux Foundation.

Ao longo dos anos, o PyTorch ganhou fama por sua simplicidade, flexibilidade e eficiência. Ele permite criar rapidamente redes neurais complexas para aplicações como visão computacional e processamento de linguagem natural.

Alguns recursos importantes:

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• Computação com tensores. O PyTorch fornece um array multidimensional chamado Tensor, similar ao ndarray do NumPy, mas com capacidade de rodar em GPUs para acelerar a computação.
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• TorchScript. Um modo de serializar modelos PyTorch para rodá-los em outros ambientes, como C++, garantindo preparo para produção.
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• Grafos dinâmicos. Usa grafos computacionais dinâmicos, oferecendo flexibilidade para construir e modificar modelos em tempo real — útil para arquiteturas complexas.
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• Diferenciação automática. A diferenciação automática e o cálculo de gradientes simplificam o backpropagation e o treinamento de redes neurais.
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• Suporte a Python. Integra-se perfeitamente ao ecossistema Python, com uma interface mais \"pythônica\" e amigável.
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Vantagens do PyTorch

Pythônico

O PyTorch é naturalmente pythônico, o que facilita muito a adoção por desenvolvedores Python. Isso ajuda bastante, já que grande parte do trabalho em deep learning é feita nessa linguagem.

Fácil de aprender

A sintaxe do PyTorch é muito simples e intuitiva. Muitos profissionais consideram sua curva de aprendizado suave — alguns dizem que é um dos pacotes de deep learning mais fáceis de aprender.

Fácil de depurar

O PyTorch utiliza as ferramentas de depuração pdb e ipdb do Python. Também é possível usar o PyCharm, já que o PyTorch cria o grafo computacional em tempo real.

Comunidade forte

Mesmo sendo um dos frameworks mais novos, o PyTorch rapidamente consolidou uma comunidade dedicada de desenvolvedores. Esse grupo trabalha duro para manter a documentação bem estruturada e útil.

Paralelismo de dados

O paralelismo de dados do PyTorch é muito eficaz, permitindo dividir dados em lotes e enviá-los para várias GPUs. Assim, transfere-se uma parte considerável da carga do CPU para a GPU.

Desvantagens do PyTorch

Sem visualização nativa

O TensorBoard, do TensorFlow, permite visualizar o processo de treinamento, mas o PyTorch não tem algo similar nativamente — é preciso usar ferramentas de terceiros.

Servidor de API para produção

Não há um framework próprio para servir modelos diretamente na web; portanto, é necessário usar um backend de terceiros como Flask ou Django.

Qual escolher? Uma análise comparativa de PyTorch vs Keras vs TensorFlow

Como escolher o framework certo

A resposta para \"qual framework é melhor?\" sempre será subjetiva, já que cada um tem prós e contras, como vimos. Ainda assim, aqui vai uma lista do que considerar ao decidir.

Pytorch vs TensorFlow

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• Código boilerplate. PyTorch e TensorFlow simplificam a construção de modelos, eliminando boa parte do código repetitivo.
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• Pythônico e POO. O PyTorch é mais \"pythônico\" e segue princípios de programação orientada a objetos, o que é intuitivo para quem programa em Python.
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• Popularidade. Por ser mais antigo e ter o apoio do Google, o TensorFlow tem uma base de usuários e uma comunidade maiores.
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• Flexibilidade. O PyTorch oferece mais flexibilidade graças aos grafos dinâmicos, permitindo mudanças em tempo de execução.
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• Depuração e acompanhamento. O TensorBoard do TensorFlow traz ferramentas poderosas de visualização para depurar e acompanhar o treinamento.
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• Serviço de modelos. O TensorFlow tem um sistema de serving mais maduro para deploy de modelos, tornando o processo mais fluido que no PyTorch.
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PyTorch vs Keras

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• Curva de aprendizado. PyTorch e Keras são amigáveis e fáceis de aprender.
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• Pesquisa vs. desenvolvimento. Pesquisadores costumam preferir PyTorch pela flexibilidade e controle; desenvolvedores tendem a escolher Keras pela simplicidade e pelo estilo plug-and-play.
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• Velocidade e depuração. Em geral, o PyTorch é mais rápido e oferece melhores recursos de depuração que o Keras.
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• Tutoriais e datasets pequenos. O Keras brilha pela grande quantidade de tutoriais reaproveitáveis e funciona muito bem com conjuntos de dados menores.
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TensorFlow vs Keras

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• APIs de alto nível. Tanto TensorFlow quanto Keras oferecem APIs de alto nível para construir e treinar modelos.
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• Natureza pythônica. Por ser escrito em Python, o Keras é mais amigável e intuitivo.
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• Grandes volumes de dados. O TensorFlow costuma ser preferido para lidar com grandes datasets pela robustez e escalabilidade.
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• Wrapper. O Keras atua como um wrapper para funções do TensorFlow, simplificando a interface para facilitar o uso.
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Conclusão

TensorFlow, PyTorch e Keras estão entre os frameworks de deep learning mais usados. Cada um tem qualidades únicas que o tornam ótimo para certos cenários. A escolha do que aprender e usar depende do seu caso de uso e de fatores como seu nível técnico e o tempo disponível para estudar.

Independentemente do framework escolhido, a DataCamp tem vários cursos úteis para você começar:

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