PyTorch vs TensorFlow: Guía Experta para Elegir el Mejor Framework Deep Learning

La creciente popularidad del deep learning creó una competencia sana entre frameworks de deep learning. PyTorch y TensorFlow destacan como dos de los frameworks de deep learning más populares. Las librerías compiten cabeza a cabeza por tomar el liderazgo como herramienta principal de deep learning.

TensorFlow es más antiguo y siempre tuvo ventaja por esto, pero PyTorch alcanzó en los últimos seis meses. Hay mucha confusión sobre hacer la elección correcta al elegir un framework de deep learning para un proyecto.

Este artículo compara PyTorch vs TensorFlow y proporciona una comparativa en profundidad de los dos frameworks.

PyTorch vs TensorFlow: Visión General

Tanto PyTorch como TensorFlow rastrean lo que hace su competencia. Sin embargo, aún hay algunas diferencias entre los dos frameworks.

Nota: Esta tabla es desplazable horizontalmente.

Librería	PyTorch	TensorFlow 2.0
Creado por	FAIR Lab (Facebook AI Research Lab)	Google Brain Team
Basado en	Torch	Theano
Producción	Enfocado en investigación	Enfocado en industria
Visualización	Visdom	TensorBoard
Despliegue	TorchServe (experimental)	TensorFlow Serving
Despliegue Móvil	Sí (experimental)	Sí
Gestión de Dispositivos	CUDA	Automatizada
Generación de Grafos	Modo dinámico y estático	Modo eager y estático
Curva de Aprendizaje	Más fácil para desarrolladores y científicos	Más fácil para proyectos a nivel industrial
Casos de Uso	Facebook, CheXNet, Tesla Autopilot, Uber, PYRO	Google, Sinovation Ventures, PayPal, China Mobile

1. Visualización

La visualización hecha a mano lleva tiempo. PyTorch y TensorFlow ambos tienen herramientas para análisis visual rápido. Esto hace que revisar el proceso de entrenamiento sea más fácil. La visualización también es genial para presentar resultados.

TensorFlow

TensorBoard se usa para visualizar datos. La interfaz es interactiva y visualmente atractiva. TensorBoard proporciona una visión detallada de métricas y datos de entrenamiento. Los datos se exportan fácilmente y se ven geniales para propósitos de presentación. Plugins hacen TensorBoard disponible para PyTorch también.

Sin embargo, TensorBoard es engorroso y complicado de usar.

PyTorch

PyTorch usa Visdom para visualización. La interfaz es ligera y sencilla de usar. Visdom es flexible y personalizable. El soporte directo para tensores PyTorch lo hace simple de usar.

Visdom carece de interactividad y muchas características esenciales para visión general de datos.

2. Generación de Grafos

Hay dos tipos de generación de arquitectura de red neuronal:

• Grafos estáticos – Arquitectura de capas fija. El mapa se genera primero, luego los datos se pasan a través de él.
• Grafos dinámicos – Arquitectura de capas dinámica. El mapa se define implícitamente con sobrecarga de datos.

TensorFlow

TensorFlow usó grafos estáticos desde el inicio. Los grafos estáticos permiten distribución sobre múltiples máquinas. Los modelos se despliegan independientemente del código. El uso de grafos estáticos hizo TensorFlow más amigable para producción y flexible al trabajar con nuevas arquitecturas.

TensorFlow añadió una característica que imita grafos dinámicos llamada eager execution. TensorFlow 2 se ejecuta en eager execution por defecto. La generación de grafo estático está disponible al desactivar eager execution.

PyTorch

PyTorch presentó grafos dinámicos desde el inicio. Esta característica puso a PyTorch en competencia con TensorFlow.

La capacidad de cambiar grafos sobre la marcha resultó ser un enfoque más amigable para programadores e investigadores en la generación de redes neuronales. Datos estructurados y variaciones de tamaño en datos son más fáciles de manejar con grafos dinámicos. PyTorch también proporciona grafos estáticos.

3. Curva de Aprendizaje

La curva de aprendizaje depende de la experiencia previa y el objetivo final de usar deep learning.

TensorFlow

TensorFlow es la librería más desafiante. Las funciones Keras hacen TensorFlow más fácil de usar. Generalmente, TensorFlow es difícil de comprender para alguien que recién empieza con deep learning.

La razón detrás de esto es la diversa funcionalidad de TensorFlow. Hay muchas características para explorar y entender. Esto es distractor y redundante para un principiante.

PyTorch

PyTorch es la librería más fácil de aprender. El código es más fácil de experimentar si Python es familiar. Hay un enfoque Pythonic para crear una red neuronal en PyTorch. La flexibilidad que PyTorch tiene significa que el código es experiment-friendly (amigable para experimentación).

PyTorch no es tan rico en características, pero todas las características esenciales están disponibles. PyTorch es más simple para empezar y aprender.

4. Despliegue

El despliegue es un paso de desarrollo de software importante para equipos de desarrollo de software. El despliegue de software hace un programa o aplicación disponible para uso del consumidor.

TensorFlow

TensorFlow usa TensorFlow Serving para despliegue de modelos. TensorFlow Serving está diseñado para entornos de producción e industria en mente. El despliegue es flexible y de alto rendimiento con una API REST client. TensorFlow Serving se integra bien con Docker y Kubernetes.

PyTorch

PyTorch recientemente empezó a abordar el problema de despliegue. TorchServe despliega modelos PyTorch. Hay una API RESTful para integración de aplicaciones. La API de PyTorch es extensible para despliegue móvil. TorchServe se integra con Kubernetes.

5. Paralelismo y Entrenamiento Distribuido

El paralelismo y entrenamiento distribuido son esenciales para Big Data. Las métricas generales son:

• Aumento de velocidad – Ratio de velocidad de un modelo secuencial (single GPU) comparado con velocidad del modelo paralelo (múltiple GPU).
• Throughput (Rendimiento) – El número máximo de imágenes pasadas a través del modelo por unidad de tiempo.
• Escalabilidad – Cómo el sistema maneja aumentos de carga de trabajo.

Hay dos formas de distribuir la carga de trabajo de entrenamiento:

• Paralelismo de modelo – Las capas del modelo se dividen en diferentes dispositivos. Partes del grafo se usan en entrenamiento simultáneamente.
• Paralelismo de datos – Todos los dispositivos tienen una copia del modelo completo. Cada dispositivo entrena en diferentes muestras de datos. El método SGD síncrono (Stochastic Gradient Descent) es preferido.

Paralelismo de Modelo en TensorFlow

Para colocar parte del modelo en un dispositivo específico en TensorFlow, usa tf.device.

Por ejemplo, dividir dos capas lineales en dos dispositivos GPU diferentes:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
with tf.device('GPU:0'):
    layer1 = layers.Dense(16, input_dim=8)
with tf.device('GPU:1'):
    layer2 = layers.Dense(4, input_dim=16)

Paralelismo de Modelo en PyTorch

Mueve partes del modelo a diferentes dispositivos en PyTorch usando el método nn.Module.to.

Por ejemplo, mover dos capas lineales a dos GPUs diferentes:

import torch.nn as nn
layer1 = nn.Linear(8,16).to('cuda:0')
layer2 = nn.Linear(16,4).to('cuda:1')

Paralelismo de Datos en TensorFlow

Para hacer SGD síncrono en TensorFlow, establece la estrategia de distribución con tf.distribute.MirroredStrategy() y envuelve la inicialización del modelo:

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = …
    model.compile(...)

Después de compilar el modelo con el wrapper, entrena el modelo como de costumbre.

Paralelismo de Datos en PyTorch

Para SGD síncrono en PyTorch, envuelve el modelo en torch.nn.DistributedDataParallel después de la inicialización del modelo y establece el número de rango de dispositivo empezando con cero:

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
model = ...
model = model.to()
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[])

6. Gestión de Dispositivos

Cambios masivos en rendimiento ocurren al gestionar dispositivos. Tanto PyTorch como TensorFlow aplican redes neuronales bien, pero la ejecución es diferente.

TensorFlow

TensorFlow cambia automáticamente a uso de GPU si una GPU está disponible. Hay control sobre GPUs y cómo se acceden. La aceleración GPU es automatizada. Lo que esto significa es que no hay control sobre uso de memoria.

PyTorch

PyTorch usa CUDA para especificar uso de GPU o CPU. El modelo no se ejecutará sin especificaciones CUDA para uso de GPU y CPU. El uso de GPU no es automatizado, lo que significa que hay mejor control sobre el uso de recursos. PyTorch mejora el proceso de entrenamiento a través de control GPU.

7. Casos de Uso para Ambas Plataformas de Deep Learning

TensorFlow y PyTorch se usaron primero en sus respectivas empresas. Desde que se volvieron open source, hay muchos casos de uso fuera de Google y Facebook también.

TensorFlow

Investigadores de Google en Google Brain Team usaron TensorFlow primero para proyectos de investigación de Google. Google usa TensorFlow para:

• Resultados de búsqueda y autocompletado.
• Voz a texto y tecnología de voz.
• Reconocimiento y clasificación de imágenes.
• Sistemas de traducción automática.
• Detección de spam para Gmail.

Hay muchos casos de uso fuera de Google también. Por ejemplo:

• Sinovation Ventures – Clasificación y segmentación de enfermedades usando imágenes de retinas.
• PayPal – Detección de fraude con deep transfer learning y modelado generativo.
• China Mobile – Sistemas de deep learning para detección de problemas en redes, predicción automatizada de ventanas de cutover y verificación de logs de operaciones.

PyTorch

PyTorch se usó primero en Facebook por Facebook AI Researchers Lab (FAIR). Facebook usa PyTorch para:

• Reconocimiento facial y detección de objetos.
• Filtrado de spam y detección de fake news.
• Automatización de newsfeed y sistema de sugerencia de amigos.
• Reconocimiento de voz.
• Sistemas de traducción automática.

PyTorch es open source. Ahora hay muchos casos de uso fuera de Facebook, como:

• CheXNet – Puntuación de probabilidad de neumonía y heatmap de rayos X de tórax usando redes neuronales convolucionales.
• Tesla Autopilot – Computer vision multitarea en tiempo real para vehículos autónomos.
• Uber AI Labs PYRO – Lenguaje de programación probabilístico para modelado probabilístico profundo. Predicción y optimización de matching de clientes con conductores, rutas óptimas y vehículos inteligentes de próxima generación.

¿Deberías Usar PyTorch o TensorFlow?

PyTorch es la opción favorita entre programadores e investigadores científicos. La comunidad científica prefiere PyTorch al ver el número de citaciones. Con las recientes características de despliegue y producción, PyTorch es una gran opción al ir de investigación a producción.

Organizaciones y startups generalmente usan TensorFlow. Las características de despliegue y producción dan a TensorFlow buena reputación en casos de uso empresariales. La visualización con TensorBoard muestra una presentación elegante a clientes también.

PyTorch y TensorFlow son potentes librerías de deep learning desarrollándose intensivamente. Hoy hay más similitudes que diferencias entre los dos y cambiar de uno a otro es un proceso sin fisuras.