PyTorch vs TensorFlow: a diferença explicada de forma simples

PyTorch vs TensorFlow: A escolha depende dos seus requisitos e preferências individuais. Ambas as estruturas têm as suas vantagens e desvantagens

PyTorch vs TensorFlow: PyTorch – simplicidade e flexibilidade

Se está envolvido em aprendizagem automática ou inteligência artificial, certamente já se deparou com os nomes “PyTorch” e “TensorFlow”. Estas duas estruturas estão entre as ferramentas mais populares para o desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda.

• PyTorch: Flexibilidade e simplicidade: PyTorch é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto desenvolvida pelo Facebook AI. Ganhou rapidamente uma reputação pela sua simplicidade e flexibilidade.
• Gráficos de computação dinâmica: Uma das características mais distintas do PyTorch é o uso de gráficos de computação dinâmica. Em linguagem simples, isto significa que pode alterar o seu gráfico de computação à medida que treina.
• Interfaces pitónicas e intuitivas: O PyTorch oferece interfaces semelhantes às do Python, o que o torna fácil de compreender para muitos programadores. Se já conhece Python, começar a utilizar o PyTorch será especialmente fácil para si. A API é muito intuitiva e permite-lhe criar modelos de uma forma natural.
• Grande comunidade e desenvolvimento ativo: O PyTorch tem uma comunidade vibrante de programadores que estão constantemente a criar novas bibliotecas e ferramentas. Isso significa que você tem acesso a uma ampla gama de recursos e suporte quando tiver problemas.

TensorFlow: escalabilidade e viabilidade de produção

Por outro lado, temos o TensorFlow, uma estrutura de aprendizagem profunda desenvolvida pela Google, que se destaca pela sua escalabilidade e adequação à produção.

• Gráficos de computação estática: Ao contrário do PyTorch, o TensorFlow usa gráficos de computação estáticos. Assim, é necessário definir todo o gráfico de computação com antecedência antes de treinar o modelo. Embora isto possa ser um pouco intimidante no início, oferece a vantagem de uma melhor otimização e desempenho, especialmente para modelos grandes.
• TensorFlow Serving e TensorFlow Lite: O TensorFlow oferece ferramentas especiais, como o TensorFlow Serving, que permitem implementar modelos treinados em tempo real. Existe também o TensorFlow Lite, uma variante para dispositivos móveis e incorporados. Se o seu objetivo é fornecer modelos aos utilizadores finais, o TensorFlow pode ser o ideal para si.
• Suporte extensivo para hardware: o TensorFlow oferece suporte extensivo para aceleração de hardware, incluindo GPUs e TPUs. Isto torna possível treinar modelos em hardware potente e executá-los na produção.