深度学习：Pytorch 与 Tensorflow 的主要区别（2）

数据科学工厂

发布于 2024-05-27 16:39:41

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发布于 2024-05-27 16:39:41

引言

目前，Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架，这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。对于刚接触这一领域的你来说，深度学习是计算机科学中的一个分支，它通过模仿人脑结构的人工神经网络，赋予计算机以类似人类的智能，使其能够解决现实世界的问题。

这些工具极大地简化了神经网络的研究、开发和训练过程。本文将重点探讨两个广为人知的深度学习框架——PyTorch 和 TensorFlow——它们之间的主要相似点和不同点。尽管市面上有众多的深度学习框架，它们各自都有其独特的优势，但本文选择对比 PyTorch 和 TensorFlow，是因为这两大框架的对比特别引人入胜。

五大差异

TensorFlow 和 PyTorch 最核心的区别在于它们的代码执行方式。这两个框架都采用了基础的张量（tensor）数据结构。在下面中，张量可以被看作是多维的数组。

可视化

TensorFlow 在展示训练过程方面处于领先地位。开发者得益于其可视化工具，可以更加方便地理解并监控训练过程。TensorFlow 的可视化工具称为 TensorBoard。相比之下，虽然 PyTorch 开发者使用的 Visdom 也具备一定的可视化功能，但其功能相对简单且有限制，因此 TensorBoard 在提供更优质的训练过程可视化方面更胜一筹。

TensorBoard 的主要功能包括：

监测并展示关键参数，例如准确率和损失值。
展示计算图的操作流程和层级结构。
观察权重、偏置以及其他张量的分布变化。
呈现音频、文本和图像等数据信息。
利用 TensorFlow 进行程序性能分析。

生产部署

TensorFlow 在将经过训练的模型投入生产环境方面，无疑是领先者。它提供了一个利用 REST Client API 的框架，让开发者能够方便地在 TensorFlow 中部署模型。

尽管在 PyTorch 的最新稳定版本 1.0 中，生产部署的管理工作已经变得更为简便，但 PyTorch 并没有提供直接将模型部署到网络的解决方案。因此，需要开发者使用 Flask 或 Django 等框架来构建后端服务器。如果追求部署效率，TensorFlow serving 无疑是一个出色的选择。

网络定义

在 PyTorch 框架中，神经网络是通过类的形式来定义的，所需的层是通过 torch.nn 模块导入的。forward() 函数规定了输入数据 x 在网络所有层中的传递方式，这些层在类的构造函数 init() 中被预先定义。最终，我们创建了一个名为 model 的变量，并通过 model = NeuralNet() 的方式将其与我们指定的神经网络架构相绑定。

TF 代码库最近引入了 Keras，这是一个以 TensorFlow 作为后端支持的神经网络构建框架。自此，开发者可以使用 Keras 的语法或 TensorFlow 的语法来定义神经网络的层次结构。通常的做法是先声明一个变量，然后指定其架构类型，例如这里的“Sequential()”。随后，通过调用 model.add() 方法，我们可以顺序地向模型中添加所需的层。以下代码示例展示了如何从 tf.layers 中引入特定的层类型。

可以实现什么成果？

最初，神经网络主要用于解决一些基础的分类问题，例如识别手写数字或者通过摄像头识别车牌。然而，随着我们拥有了最新的机器学习框架和 NVIDIA 提供的高性能 GPU，我们现在能够在海量数据上训练神经网络，处理更为复杂的任务。

一些显著的成就包括使用 TensorFlow 和 PyTorch 构建的卷积神经网络，在 IMAGENET 数据集上取得了非常出色的成绩。这些经过训练的模型可以应用于多种不同的任务，如物体识别、图像的语义分割等。

虽然理论上可以在任何一个框架上部署神经网络的概念，但最终的输出结果会因框架的不同而有所差异。这是因为训练过程中的一些关键参数依赖于所使用的框架。例如，由于 GPU 是基于 CUDA（一种 C++ 编写的后端）进行加速的，因此在 PyTorch 中实现时可以提高训练速度。而 TensorFlow 虽然也支持 GPU 加速，但它使用的是内部的 GPU 加速机制，因此模型的训练时间并不受我们选择的框架影响。