TensorFlow و PyTorch از محبوب ترین Framework های یادگیری عمیق است. اگر جزو آن دسته از کاربران هستید که بین دو راهی برای انتخاب یکی از این دو کتابخانه هستید، می توانید از این مقاله برای تصمیم گیری خود استفاده کنید.
PyTorch در سال 2016 توسط محققان هوش مصنوعی Facebook ساخته و طراحی شده است. این کتابخانه در درجه اول در پایتون مورد استفاده قرار می گیرد ولی دارای رابط های ++C هم می باشد.
برنامه نویسان پایتون به دلیل سبک برنامه نویسی Pythonic این کتابخانه علاقمند به استفاده از آن هستند. در واقع PyTorch به آرامی وارد اکوسیستم یادگیری ماشین شده است.
TensorFlow یا همان TF در بسیاری از زبانهای برنامه نویسی دارای ربط است. TensorFlow یا به اختصار tf یک کتابخانه نرم افزار open source است. کتابخانه ای مناسب برای محاسبات عددی با کارایی بالا است. معماری انعطاف پذیر این کتابخانه امکان اجرای آن روی انواع سیستم عامل ها مثل (CPU, GPU, TPU ) از دسکتاپ تا سرورهای خوشه ای موبایل فراهم می کند.
بهترین راه برای مقایسه TensorFlow و PyTorch دانستن نقاط قوت و ضعف هر دو کتابخانه است.
نقاط قوت TensorFlow:
- API سطح بالا
- برای debug از ابزار Tensor board visualization استفاده می شود.
- پشتیبانی آسان از موبایل
- کتابخانه open source
- مستندات و پشتیبانی عالی
- تعداد زیاد کاربرانی که در GitHub از این کتابخانه استفاده می کنند.
نقاط ضعف TensorFlow:
- گراف استاتیک
- به دلیل ساختار منحصر به فردی که دارد اشکال زدایی (debug) دشوار است.
- ایجاد تغییرات سریع دشوار است.
نقاط قوت PyTorch:
- برنامه نویسی پایتون مانند.
- ویرایش سریع و آسان
- مستندات خوب و جامع
- تعداد زیاد پروژه هایی که از این کتابخانه استفاده می کنند.
- کتابخانه open source
نقاط ضعف PyTorch:
- جدید است و هنوز کابران زیادی از آن استفاده نمی کنند.
- کامل نبودن آموزش ها بخاطر جدید بودن کتابخانه
تفاوت های بین TensorFlow و PyTorch
| ویژگی ها | TensorFlow | PyTorch |
| کتابخانه | یک کتابخانه با ماهیت open source است. | یک framework با ماهیت open source است. |
| تولید کننده | این کتابخانه توسط تیم Google brain ساخته شده است. | این کتابخانه توسط تیم هوش مصنوعی Facebook طراحی شده است. |
| سازگاری | با زبان های برنامه نویسی C, C++, Java | بر مبنای زبان پایتون است. |
| ویژگی ها | چارچوب برای آموزش به ماشین در مورد بسیاری از مسائل محاسباتی است. | برای ساخت شبکه های عصبی و زبان طبیعی است. |
| API | هم برای API سطح پایین و هم سطح بالا استفاده می شود. | برای API سطح پایین استفاده می شود. |
| معماری | معماری کمی پیچیده ای دارد که می تواند کمی فهمیدن آن دشوار باشد. | معماری کاملا پیچیده ای دارد که می تواند تا حدودی برای افراد مبتدی دشوار باشد. |
| مستندها | مستندات عالی دارد. | مستندات خوبی دارد اما نیاز به بهبود دارد. |
| سرعت | سرعت خوب و کارایی مناسب. | سرعت خوب و کارایی مناسب. |
| محبوبیت | محبوبیت بیشتری دارد اما اجازه سفارشی سازی را به کاربر نمی دهد. | در مقایسه با جوان تر است و اجازه سفارشی سازی را به کاربر می دهد. |
| پروژه ها | Magenta, Sonnet, Ludwig | CheXNet, PYRO, Horizon |
کدام framework را انتخاب کنیم؟(TensorFlow و PyTorch)
هیچ قاعده کلی برای انتخاب framework وجود ندارد. اگر شما یک برنامه نویس پایتون هستید. می خواهید یک مدل را فقط برای خودتان بسازید یا کار تحقیقاتی انجام دهید PyTorch یک انتخاب خوب است.
اما اگر برنامه ای که می خواهید بنویسید یک برنامه برای استفاده عمومی است بهتر است از TensorFlow استفاده کنید.
83 کاربر 
7 محصول 
277 مطلب 
89 دیدگاه 
پینگ بک :کتابخانه scikit-learn - کتابخانه scikit-learnپایتونی ها / تیم توسعه زبان برنامه نویسی پایتون