PyTorch vs TensorFlow: la diferencia explicada de forma sencilla

PyTorch vs TensorFlow: La elección depende de sus necesidades y preferencias individuales. Ambos frameworks tienen sus ventajas y desventajas

PyTorch vs TensorFlow: PyTorch – simplicidad y flexibilidad

Si te dedicas al aprendizaje automático o la inteligencia artificial, seguro que has oído hablar de «PyTorch» y «TensorFlow». Estos dos frameworks se encuentran entre las herramientas más populares para desarrollar modelos de aprendizaje profundo.

• PyTorch: Flexibilidad y simplicidad: PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Facebook AI. Se ha ganado rápidamente una reputación por su simplicidad y flexibilidad.
• Gráficos de cálculo dinámico: Una de las características más distintivas de PyTorch es su uso de gráficos de cálculo dinámicos. En pocas palabras, esto significa que puedes cambiar tu gráfico de cálculo a medida que entrenas.
• Interfaces pitónicas e intuitivas: PyTorch ofrece interfaces similares a Python, lo que hace que sea fácil de entender para muchos desarrolladores. Si ya conoce Python, empezar a utilizar PyTorch le resultará especialmente fácil. La API es muy intuitiva y permite crear modelos de forma natural.
• Gran comunidad y desarrollo activo: PyTorch tiene una vibrante comunidad de desarrolladores que están constantemente creando nuevas librerías y herramientas. Esto significa que tienes acceso a una amplia gama de recursos y apoyo cuando te encuentres con problemas.

TensorFlow: escalabilidad y viabilidad en producción

Por otro lado, tenemos TensorFlow, un framework de aprendizaje profundo desarrollado por Google, que destaca por su escalabilidad y adecuación a producción.

• Gráficos de computación estática: A diferencia de PyTorch, TensorFlow utiliza grafos de computación estáticos. En consecuencia, es necesario definir todo el gráfico de cálculo por adelantado antes de entrenar el modelo. Aunque esto puede ser un poco intimidante al principio, ofrece la ventaja de una mejor optimización y rendimiento, especialmente para modelos grandes.
• TensorFlow Serving y TensorFlow Lite: TensorFlow ofrece herramientas especiales como TensorFlow Serving que permiten desplegar modelos entrenados en tiempo real. También existe TensorFlow Lite, una variante para dispositivos móviles e integrados. Si su objetivo es entregar modelos a los usuarios finales, TensorFlow puede ser adecuado para usted.
• Amplio soporte para hardware: TensorFlow proporciona un amplio soporte para la aceleración de hardware, incluyendo GPUs y TPUs. Esto hace posible entrenar modelos en hardware potente y ejecutarlos en producción.