حول المحتوى:
هناك تنافس واسع بين إطارين العمل PyTorch و TensorFlow في مجالات الاستخدام المختلفة. فما هي أبرز الفروقات بينهما؟ وكيف استطيع تحديد أيهما الأنسب لمشروعك. هنا نذكر أبرز النواحي التي يمكن أن تحدد أيهما تختار.
مقارنة بين PyTorch و TensorFlow من سبع نواحي مختلفة
عندما يتعلق الأمر بالتعلم العميق، يهيمن إطاران على هذا المجال: PyTorch و TensorFlow . كلاهما قويان ومتعددا الاستخدامات ويُستخدمان على نطاق واسع من قبل الباحثين والمهندسين على حد سواء، وأيضا هما من أشهر مكاتب لغة بايثون ، لكن لكل منهما مميزاته وفلسفاته الخاصة التي تميزه عن الآخر. سواء كنت تعمل على أبحاث متقدمة أو تسعى لتوسيع نطاق نماذج التعلم الآلي للإنتاج، فإن اختيارك بين PyTorch و TensorFlow يمكن أن يؤثر بشكل كبير على سير عملك واستراتيجيات النشر. في هذه المدونة، سنتعمق في الفروقات الرئيسية بين هذين الإطارين الشهيرين، ونستعرض نقاط القوة والضعف وكيفية تحديد الإطار الأنسب لمشروعك.
سنتناول الإطران (TensorFlow و PyTorch) من عدة نواحي مختلفة:
-
السهولة في الاستخدام ومنحنى التعلم:
PyTorch: معروف بكونه أكثر سهولة وملاءمة للغة بايثون. فهو يشبه إلى حد كبير الكود العادي في بايثون، مما يجعله أسهل للمبتدئين للتعلم والتصحيح. يستخدم الرسوم البيانية الديناميكية للحساب (التنفيذ الفوري افتراضيًا)، مما تتيح لك التلاعب بالحسابات أثناء التشغيل.
TensorFlow: من الصعب تعلمه في البداية لأنه استخدم الرسوم البيانية الثابتة للحساب، ولكن منذ TensorFlow 2.0، تم إدخال التنفيذ الفوري. ومع ذلك، فإنه لا يزال يحتفظ بالمكونات القديمة، مما قد يجعله أكثر صعوبة للتعلم.
إطار PyTorch هو الخيار الأنسب من ناحية السهولة. -
الاشعبية وكثرة المستخدمين
PyTorch: في الأصل PyTorch أكثر شيوعًا في الأوساط الأكاديمية، لكنه الآن يكتسب شعبية في التطبيقات الصناعية أيضًا، وخاصة بسبب سهولة الاستخدام. يدعمه عدد كبير من الأبحاث، حيث تُكتب العديد من الأوراق البحثية باستخدام PyTorch.
TensorFlow: تقليديًا، كان TensorFlow مفضلًا في بيئات الإنتاج ونشر النماذج على نطاق واسع. نظامه البيئي أكثر نضجًا، ويشمل أدوات مثل TensorFlow Serving و TensorFlow Lite (للأجهزة المحمولة) و TensorFlow.js (للويب).
TensorFlow له شعبية واسعة واسعة بسبب الخيارات الانتاجية المختلفة (الحوسبة السحابية، الهواتف النقالة، والأنظمة الصغيرة) لكنها الآن بدأت بالتراجع لى حساب منافستها PyTorch. -
الأداء
PyTorch: سريع بشكل عام للبحث والنماذج الأولية بسبب طبيعته الديناميكية، لكن هناك تكلفة في بعض الحالات بسبب الرسوم البيانية الديناميكية.
TensorFlow: يمكنه تحقيق أداء عالٍ في بيئات الإنتاج، خاصة مع تحسينات مثل XLA (تسريع الجبر الخطي) و TensorFlow Serving لنشر النماذج على نطاق واسع.
الفائز في الأداء على نطاق واسع: TensorFlow -
النشر
PyTorch: في البداية كان يفتقر إلى أدوات سهلة لنشر النماذج، لكن مع TorchServe تحسنت خيارات النشر. ومع ذلك، لا يزال أقل نضجًا في بيئات الإنتاج مقارنةً بـ TensorFlow.
TensorFlow: كان TensorFlow مفضلًا للنشر في بيئات الإنتاج، بفضل أدوات مثل TensorFlow Serving و TensorFlow Lite و TensorFlow.js.
TensorFlow هي الفائزة: -
الأبحاث العلمية مقابل الإنتاج
PyTorch: مفضلة بشكل واسع في الأبحاث الأكاديمية نظرًا لمرونتها وسهولة استخدامها في إنشاء الرسوم البيانية الديناميكية. تتيح للباحثين تجربة النماذج والهيكليات الجديدة بسرعة.
TensorFlow: أكثر استخدامًا في الإنتاج، رغم أنها مستخدمة بشكل واسع أيضًا في الأبحاث. وضع التنفيذ الرسومي كما تقدم المزيد من التحسينات في بيئات الإنتاج.
الفائزة في البحث: PyTorch
الفائزة في الإنتاج: TensorFlow -
تتبع عملية التطوير وسلاستها وتصحيح الأخطاء
PyTorch: نظرًا لأنه ينفذ العمليات فورًا (التنفيذ الفوري)، فإن التصحيح يكون سهلاً كما لو كنت تقوم بتصحيح كود بايثون عادي.
TensorFlow: في TensorFlow 1.x كان التصحيح صعبًا بسبب الرسوم البيانية الثابتة. مع TensorFlow 2.x أصبح التصحيح أسهل مع التنفيذ الفوري، لكن الكود في TensorFlow لا يزال يمكن أن يكون أكثر تعقيدًا للتصحيح في بعض الحالات.
PyTorch هي الأفضل من ناحية السلاسة والتصحيح -
قدرة عملها على الأجهزة الصغيرة
الخلاصة
اختر PyTorch إذا:
- كنت تركز أكثر على البحث والنماذج الأولية سريعة التطوير.
- تفضل أسلوبًا بايثونيًا (شبيها بلغة بايثون) بديهيًا مع رسوم بيانية ديناميكية.
- تقدر سهولة التصحيح والتعلم.
اختر TensorFlow إذا:
- كنت تركز أكثر على بيئات الإنتاج مختلفة على نطاق واسع مثل الأجهزة المحمولة أو الويب.
- تريد الوصول إلى نظام بيئي ناضج يحتوي على العديد من الأدوات الإنتاجية.