PyTorch یا TensorFlow: بهترین فریم‌ورک یادگیری عمیق کدام است؟

یادگیری عمیق مسیر هوش مصنوعی را دگرگون کرده و امکانات جدیدی در زمینه تحلیل تصویر، پردازش زبان طبیعی و فناوری خودروهای خودران فراهم کرده است. در این مسیر، فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow ابزارهای اصلی برنامه‌نویسان برای طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده هستند. در این مقاله، با نگاهی دقیق به ساختار، عملکرد و اکوسیستم هر کدام، به شما کمک می‌کنیم بهترین گزینه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنید.

در ادامه خواهید خواند:

• PyTorch چیست؟
• TensorFlow چیست؟
• پیش نیاز
• تاریخچه و روند تحول
• گراف‌های پویا در مقابل گراف‌های ایستا
• تجربه توسعه و برنامه‌نویسی
• بهینه‌سازی و عملکرد
• اکوسیستم و پشتیبانی کاربران
• استقرار و روندهای تولید
• قابلیت توسعه، ابزارها و یکپارچگی
• بهترین فریم‌ورک کدام است؟
• جمع بندی

PyTorch چیست؟

PyTorch کتابخانه متن‌‌باز برای یادگیری ماشین است که به خاطر رابط کاربری ساده و پایتونی خود شناخته می‌شود و اشکال زدایی و شخصی‌سازی مدل‌ها را بسیار آسان می‌کند. ساختار گراف محاسباتی داینامیک و معماری انعطاف‌پذیر آن، PyTorch را به گزینه‌ای عالی برای پژوهش و نمونه‌سازی سریع تبدیل کرده است. با این حال، در مقایسه با TensorFlow، اکوسیستم آن کمتر گسترده است و برای محیط‌های تولیدی بزرگ و مقیاس‌پذیر چندان بهینه نشده است.

TensorFlow چیست؟

TensorFlow یک فریم‌ورک قدرتمند و متن‌باز برای یادگیری ماشین و محاسبات عددی است که از گراف‌های محاسباتی ایستا استفاده می‌کند. این فریم‌ورک امکان استقرار بهینه مدل‌ها در محیط‌های تولیدی، ارائه مجموعه ابزارهای متنوع و پشتیابنی ویژه از دستگاه‌های موبایل و سیستم‌های توکار را فراهم می‌کند. با این حال، با وجود مقیاس‌پذیری بالای TensorFlow، یادگیری آن نسبتا دشوارتر است و در مقایسه با PyTorch انعطاف‌ کمتری برای انجام تحقیقات و آزمایش‌های آزمایشی ارائه می‌دهد.

TensorFlow چیست؟ ساخت هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
TensorFlow 

پیش نیاز

• درک اصول شبکه‌های عصبی، فرآیند آموزش آن‌ها و فریم‌ورک‌های پیشرفته یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و ترنسفورمرها.
• تجربه عملی در برنامه‌نویسی پایتون، همراه با کتابخانه‌های پایه‌ای مانند NumPy و فریم‌ورک‌های محبوب مانند PyTorch و TensorFlow، شامل APIهایی مانند Keras و PyTorch Lightning.
• آشنایی با GPUها، TPUها، CUDA، استراتژی‌های آموزش با دقت ترکیبی (mixed-precision training) و استفاده از ابزارهای دیباگینگ مانند TensorBoard برای بهینه‌سازی عملکرد.
• درک سیستم‌های استقرار مدل مانند TensorFlow Serving و TorchServe

تاریخچه و روند تحول

TensorFlow ابتدا در سال 2015 توسط تیم Google Brain عرضه شد و به سرعت به فریم‌ورک محبوب در زمینه یادگیری عمیق تبدیل شد. دلیل اصلی این محبوبیت، تمرکز آن بر مقیاس‌پذیری و قابلت استقرار در برنامه‌های واقعی بود.

در مقابل، PyTorch در سال 2016 معرفی شد و دیدگاهی تازه و پایتونی به فریم‌ورک Torch ارائه داد که توسط بخش تحقیقاتی هوش مصنوعی فیسبوک توسعه یافته بود. رابط کاربری ساده و گرافیک محاسباتی قابل انعطاف PyTorch باعث شد این فریم‌ورک به سرعت در بین پژوهشگران محبوب شود.

هر دو فریم‌ورک در طول زمان به‌طور قابل توجهی توسعه یافته‌اند. معرفی TensorFlow 2.0 در سال 2019 گامی مهم برای بهبود سهولت استفاده و اجرای eager (اجرای فوری) بود که بسیاری از مشکلات نسخه‌های قبلی را برطرف کرد. هم‌زمان، PyTorch نیز ویژگی‌های خود را بهبود داد و اکوسیستم خود را گسترش داده است، به طوری که به تدریج در آمادگی برای استفاده در محیط‌های تولیدی به TensorFlow نزدیک شد.

گراف‌های پویا در مقابل گراف‌های ایستا

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها بین PyTorch و TensorFlow، نحوه مدیریت گراف‌های محاسباتی آن‌ها است؛یعنی تفاوت بین گراف‌های پویا (Dynamic) و ایستا (Static). اگرچه TensorFlow 2.x از اجرای eager پشتیبانی می‌کند و برنامه‌نویسی به سبک امپراتیو (Imperative) را ممکن می‌سازد، اما همچنان قابلت‌ها و بهینه‌سازی‌هایی برای استفاده از گراف‌های ایستا دارد.

مزایا گراف پویا (Dynamic Graph)

در PyTorch، اگر یک لایه خاص در هر اجرای forward رفتار متفاوتی داشته باشد، گراف پویا امکان آزمایش فوری آن را بدون نیاز به تعریف گراف جداگانه یا اجرای session فراهم می‌کند.

مثال در PyTorch:

import torch
y = torch.tensor([2.0, 3.0]); print(y**3 if y.sum() > 3 else y/3)

در این مثال، PyTorch گراف محاسباتی را به‌صورت داینامیک می‌سازد و اجازه می‌دهد شرط‌ها و منطق‌ها مستقیما در پایتون نوشته شوند و در زمان اجرا تفسیر شوند.

مزایای گراف ایستا (Static Graph)

از سوی دیگر، گراف ایستا در TensorFlow، با وجود بهبود اجرای eager، می‌تواند پس از تعریق گراف، عملکرد مدل را بهینه کند. سیستم می‌تواند کل گراف را قبل از اجرا تحلیل، بهینه و تغییر دهد. استفاده از گراف ایستا در محیط‌ تولیدی نیز کارایی را افزایش می‌دهد. به‌عنوان مثال، با TensorFlow Serving می‌توانید گراف را فریز کنید و به سرعت در محیط تولیدی با کارایی بالا اجرا کنید.

مثال در TensorFlow 2.x:

import tensorflow as tf

  @tf.function
  def operation(y, z):
      return tf.where(tf.reduce_sum(y) > 3, y**3, y/3)
  y = tf.constant([2.0, 3.0, 4.0])  
  z = tf.constant([3.0, 4.0])
  res = operation(y, z)
  print(res.numpy())

استفاده از دکوریتور @tf.function این تابع پایتون را به یک گراف ایستا تبدیل می‌کند. اگرچه اجرای eager فعال است، اما tf.function عملیات را برای بهینه‌سازی‌های احتمالی در قالب گراف ایستا کامپایل می‌کند.

ترکیب گراف پویا و ایستا

PyTorch از TorchScript استفاده می‌کند که اجرای گراف پویا را با قابلیت تبدیل مدل‌ها به ساختار ایستا و قابل دریابی ترکیب می‌کند. این روش علاوه بر افزایش کارایی، استقرار مدل را ساده‌تر می‌کند و در عین حال تجربه پویا برای نمونه‌سازی را حفظ می‌کند.

حالت eager در TensorFlow تجربه‌ای مشابه PyTorch ارائه می‌کند و برنامه‌نویس می‌تواند کدها را خط به خط اجرا و اشکال‌زدایی کند، هرچند تفاوت‌های جزئی در نحوه مدیریت گراف و معماری وجود دارد. با این حال، همچنان می‌توان گراف ایستا برای استفاده در محیط‌های تولیدی ایجاد کرد.

مثال کوتاه برای تبدیل تابع PyTorch به گراف ایستا با TorchScript:

import torch
  script = torch.jit.trace(torch.nn.Linear(3, 2), torch.randn(1, 3));
  print(script.code)

در این مثال، torch.jit.trace() مدل torch.nn.Linear(3, 2) را با استفاده از یک ورودی نمونه (torch.randn(1, 3)) ردیابی می‌کند و script.code کد TorchScript تولید شده را نمایش می‌دهد. این نشان می‌دهد که چگونه PyTorch می‌تواند از گراف پویا به یک نمایش ایستا و ردیابی شده منتقل شود.

با سرویس هوش مصنوعی لیارا، مدل‌های AI خودت رو بدون دغدغه اجرا و مدیریت کن.
✅ پشتیبانی از GPU و CPU✅ مناسب مدل‌های متن‌باز✅ اجرای سریع و پایدار
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

تجربه توسعه و برنامه‌نویسی

برای بسیاری از توسعه‌دهندگان، مهم‌ترین نکته در انتخاب یک فریم‌ورک، سهولت نوشتن و اجرای کد به صورت روزمره است.

سبک امپراتیو (Imperative) در مقابل دکلراتیو (Declarative)

PyTorch عمدتا از سبک برنامه‌نویسی امپراتیو (Imperative) پیروی می‌کند، به این معنا که کدها بلافاصله اجرا می‌شوند. این ویژگی باعث می‌شود که شناسایی خطاها ساده باشد، زیرا Python stack trace به طور مستقیم محل خطا را نشان می‌دهد. این سبک برای کاربرانی که با پایتون سنتی یا کتابخانه‌هایی مانند NumPy آشنایی دارند، کاملا آشنا است.

از طرف دیگر، TensorFlow 2.x اجرای eager را پذیرفته است و امکان نوشتن کد به شیوه‌ای مشابه امپراتیو را فراهم می‌کند.

لایه‌های API

توسعه دهندگان معمولا از ماژول‌ torch.nn یا ابزارهای تکمیلی مانند torchvision برای کار با تصاویر و torchtext برای پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند. یکی دیگر از فریم‌ورک‌های سطح بالاتر، PyTorch Lightning است که کدهای تکراری مانند حلقه‌های آموزش، checkpoint و پشتیبانی از چند GPU را کاهش می‌دهد.

همچنین Keras به عنوان یکی از گزینه‌های محبوب برای APIهای سطح بالا شناخته می‌شود و امکان کار به‌صورت ساده و امپراتیو را فراهم می‌کند. با استفاده از Keras می‌توانید روش‌های پیچیده‌تری با دکوریتورهای tf.function برای بهینه‌سازی گراف به کار ببرید. محبوبیت آن بیشتر به دلیل سهولت استفاده است و برای کسانی که قصد دارند مدل‌ها را بدون پیچیدگی اضافه کنند، جذاب است.

پیام خطا و اشکال زدایی

در مدل‌های مبتنی بر گراف پویا، پیام‌های خطا معمولا دقیقا خطی از کد پایتون را نشان می‌دهند که مشکل ایجاد کرده است. این ویژگی برای مبتدیان یا وقتی با ساختارهای پیچیده مدل سروکار دارید، بسیار مفید است.

اجرای eager نسبت به TensorFlow 1.x فرآیند اشکال‌زدایی را ساده‌تر می‌کند. با این حال، مهم است بدانید که وقتی اجرای eager را با عملیات مبتنی بر گراف (از طریق tf.function) ترکیب می‌کنید، برخی خطاها ممکن است هنوز کمی گیج‌کننده باشند.

مثال:

import tensorflow as tf
  @tf.function
  def op(y): return y + "error"
  print(op(tf.constant([2.0, 3.0])))  # Triggers autograph conversion error

خروجی:

TypeError: Input 'y' of 'AddV2' Op has type string that does not match type float32 of argument 'x'.

در مثال PyTorch، خطا بلافاصله رخ می‌دهد، زیرا گراف پویا هر عملیات را در زمان واقعی اجرا می‌کند. افزودن یک رشته به یک Tensor عملی غیرمجاز است و Python بلافاصله یک TypeError صادر می‌کند. این باعث می‌شود شناسایی و رفع مشکل بسیار ساده باشد.

در مقابل، مثال TensorFlow از دکوریتور @tf.function استفاده می‌کند که تلاش می‌کند تابع را به یک گراف محاسباتی ایستا تبدیل کند. به جای اجرای مرحله به مرحله تابع، TensorFlow آن را از قبل کامپایل می‌کند.

وقتی عملی غیرمجاز (مثل افزودن رشته به Tensor) تشخیص داده شود، خطا از فرآیند تبدیل گراف داخلی TensorFlow ناشی می‌شود و این باعث می‌شود اشکال‌زدایی نسبت به بازخورد فوری و واضح PyTorch دشوارتر باشد.

بهینه‌سازی و عملکرد

در یادگیری عمیق، عوامل مختلفی روی سطح عملکرد تاثیر می‌گذارند. مهم‌ترین موارد شامل سرعت آموزش، استفاده موثر از GPUها و توانایی مدیریت مدل‌ها و دیتاست‌های بزرگ است. هر دو فریم‌ورک PyTorch و TensorFlow برای افزایش کارایی محاسبات روی تنسورها از شتاب‌دهی GPU استفاده می‌کنند که مبتنی بر NVIDIA CUDA یا AMD ROCm است.

بهینه‌سازی‌های سطح پایین

TensorFlow برای آموزش در مقیاس بزرگ‌ و توزیع‌شده طراحی شده و با ابزار tf.distribute علاوه بر بهینه‌سازی عملکرد GPU، امکان مدیریت این فرآیند را فراهم می‌کند. همچنین مدل گراف ایستای TensorFlow (که به‌‌صورت اختیاری قابل استفاده است) اجازه می‌دهد بهینه‌سازی‌هایی در سطح کل گراف انجام شود و عملکرد بهتری به‌دست آید.

در مقابل، PyTorch طی زمان پیشرفت زیادی داشته و اکنون دارای بک‌اند‌ها و کتابخانه‌های قدرتمندی است. این فریم‌ورک از آموزش توزیع‌شده با torch.distributed پشتیبانی می‌کند و قابلیت‌هایی مانند torch.cuda.amp را برای پیاده‌سازی دقت ترکیبی خودکار (automatic mixed precision) ارائه می‌دهد.

پشتیبانی از دقت ترکیبی و TPUها

PyTorch یک رابط کاربری ساده برای آموزش با دقت ترکیبی (mixed-precision) دارد که باعث بهبود عملکرد روی GPUهایی می‌شود که به Tensor Core مجهز هستند. هرچند PyTorch در زمینه سازگاری با سخت‌افزارهای سفارشی، از جمله TPUهای گوگل، پیشرفت خوبی داشته، اما هنوز به اندازه پشتیبانی بومی TensorFlow از این سخت‌افزارها نیست.

TensorFlow به‌صورت مستقیم از واحدهای پردازش تنسور (TPU) پشتیبانی می‌کند؛ سخت‌افزار اختصاصی گوگل که برای سرعت بخشیدن به وظایف یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ ساخته شده‌اند. استفاده از TPUها در TensorFlow معمولا تنها نیاز به تغییرات جزئی در کد دارد و این موضوع در صورت استفاده از Google Cloud و TPUها یک مزیت بزرگ محسوب می‌شود.

بنچمارک‌ها (آزمون‌های عملکردی)

آزمایش‌های عملکردی مستقل نشان می‌دهند که PyTorch و TensorFlow در بسیاری از وظایف رایج، در سناریوهای آموزش تک-GPU، عملکرد مشابهی دارند. با این حال، وقتی پیکربندی‌ها به چند GPU یا چند نود گسترش پیدا می‌کنند، نتایج بسته به جزئیات مدل، اندازه دیتاست و استفاده از سخت‌افزارهای خاص می‌تواند متفاوت باشد.

10 ابزار متن‌ باز هوش مصنوعی برای توسعه پروژه‌ها
ابزار متن‌ باز هوش مصنوعی 

اکوسیستم و پشتیبانی کاربران

در زمان انتخاب یک فریم‌ورک یادگیری عمیق، یکی از مهم‌ترین جنبه‌ها بررسی اکوسیستمی است که شامل کتابخانه‌ها، مشارکت‌های جامعه کاربری، منابع آموزشی و همچنین سازگاری با سرویس‌های ابری می‌شود.

مدل‌های آماده و از پیش آموزش دیده

کتابخانه‌هایی مثل torchvision, torchtext و torchaudio در کنار کتابخانه‌ی Transformers از Hugging Face، ابزارهای آماده‌ای برای استفاده از PyTorch در زمینه‌های مختلفی مثل پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و تحلیل صدا فراهم می‌کنند.

برخی از سازمان‌های پژوهشی به‌طور مرتب مدل‌های به‌روز و پیشرفته را در قالب PyTorch منتشر می‌کنند که این موضوع باعث تقویت اکوسیستم آن شده است.

در سوی دیگر، TensorFlow نیز ماژول tf.keras.applications و مجموعه TensorFlow Model Garden را در اختیار دارد که شامل تعداد زیادی مدل از پیش آموزش دیده است. هرچند کتابخانه Hugging Face Transformers برای TensorFlow نیز موجود است، اما در عمل PyTorch سهم بیشتری در بین مدل‌های منتشر شده توسط جامعه پژوهشی دارد.

جامعه پژوهشی

بسیاری از پژوهشگران به دلیل رابط کاربری ساده و گراف محاسباتی پویا، PyTorch را ترجیح می‌دهند. به همین دلیل، معمولا مقالات پژوهشی و نسخه‌های اولیه الگوریتم‌های جدید ابتدا در PyTorch منتشر می‌شوند.

با این حال، TensorFlow همچنان جایگاه قدرتمندی در جامعه تحقیقاتی دراد که بخش زیادی از آن به پشتوانه گوگل و سابقه اطمینان بخش این فریم‌ورک برمی‌گردد. بهبودهایی که در نسخه x.2 اعمال شد نیز برخی پژوهشگران را دوباره به استفاده از TensorFlow ترغیب کرده است. با این وجود PyTorch همچنان فریم‌ورک اصلی بسیاری از آزمایشگاه‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای توسعه و عرضه معماری‌های جدید به شمار می‌رود.

استقرار و روندهای تولید

وقتی صحبت از انتخاب فریم‌ورک مناسب برای یادگیری عمیق می‌شود، فقط مرحله آموزش مدل اهمیت ندارد. یکی از بخش‌های حیاتی، نحوه استقرار مدل در محیط واقعی است. امروزه بسیاری از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی نیاز دارند که پیش‌بینی‌ها را به‌صورت بلادرنگ انجام دهند، روی دستگاه‌های لبه‌ای مثل موبایل یا IoT اجرا شوند و بتوانند در صورت نیاز روی چندین سرور مقیاس‌پذیر باشند.

APIها و ابزارهای استقرار

برای استفاده واقعی از مدل‌های یادگیری عمیق، ابزارهایی ارائه شده‌اند که فرآیند استقرار را ساده‌تر و پایدارتر می‌کنند. این ابزارها امکان مدیریت بهتر مدل‌ها و اجرای سریع پیش‌بینی‌ها را فراهم می‌کنند.

TensorFlow Serving

TensorFlow Serving یکی از شناخته‌شده‌ترین راهکارها برای استقرار مدل‌های ساخته‌شده با TensorFlow است. شما می‌توانید مدل خود را در قالب SavedModel ذخیره کنید و سپس به سرعت آن را در TensorFlow Serving بارگذاری کرده و برای پیش‌بینی استفاده کنید. این روش علاوه بر سرعت و پایداری بالا، کاملا با معماری میکروسرویس‌ها سازگار است.

TensorFlow همچنین ابزارهای کاملی برای مانیتورینگ، مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و انجام تست‌های A/B ارائه می‌دهد که آن را برای شرکت‌ها و سازمان‌هایی که به استقرار مطمئن و پایدار نیاز دارند، به یک گزینه ایده‌آل تبدیل می‌کند.

TorchServe

TorchServe با همکاری فیسبوک و آمازون توسعه داده شده و مخصوص استقرار مدل‌های PyTorch طراحی شده است. این ابزار روی عملکرد بالا تمرکز دارد و فرآیند استقرار را ساده کرده و امکان اتصال مستقیم به سرویس‌های AWS مثل Elastic Inference و Amazon SageMaker را فراهم می‌کند. هرچند TorchServe هنوز به اندازه TensorFlow Serving پخته و جاافتاده نیست، اما به سرعت در حال پیشرفت است و ویژگی‌هایی مانند پشتیبانی از چند مدل به‌طور همزمان، مدیریت نسخه‌ها و ارائه گزارش‌های تحلیلی پیشرفته را به کاربران خود می‌دهد.

درک فیلترها در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): تبدیل تصاویر به اطلاعات
شبکه‌های عصبی کانولوشنی

استانداردسازی میان فریم‌ورکی با ONNX

ONNX یک استاندارد باز برای نمایش مدل‌های یادگیری عمیق است. این ابزار به شما اجازه می‌دهد یک مدل را با PyTorch بسازید، سپس آن را به فرمت ONNX صادر کنید و روی سخت‌افزارها یا محیط‌های مختلف اجرا نمایید. مدل‌های TensorFlow هم قابل تبدیل به ONNX هستند، اما این فرآیند هنوز محدودیت‌هایی دارد.

استقرار روی موبایل و دستگاه‌های لبه‌ای

برای اجرای مدل‌ها روی موبایل (IOS و Android) یا دستگاه‌هایی با منابع محدود، بهینه‌سازی‌هایی مانند کوانتزاسیون (Quantization) و هرس مدل (Pruning) استفاده می‌شود.

• TensorFlow Lite (LiteRT) راهکار اصلی TensorFlow برای این نوع استقرار است و سال‌هاست در این حوزه جایگاه تثبیت‌شده‌ای دارد.
• ExecuTorch ابزار معادل PyTorch برای استقرار روی موبایل است. هرچند جدیدتر از LiteRT است، اما به‌سرعت در حال رشد است و کاربران بیشتری به سمت آن می‌روند.

قابلیت توسعه، ابزارها و یکپارچگی

چارچوب‌های یادگیری عمیق به‌طور مستقیم عمل نمی‌کنند، بلکه معمولا در کنار مجموعه‌ای از ابزارهای کمکی برای پردازش داده، مانیتورینگ مدل، تنظیم ابرپارامترها و موراد دیگر به‌کار گرفته می‌شوند.

یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های داده

• PyTorch: این فریم‌ورک به‌طور گسترده با کتابخانه‌های پایتونی مثل Pandas و NumPy سازگار است. وجود API به نام DataLoader امکان شخصی‌سازی مجموعه‌داده‌ها را فراهم می‌کند. همچنین ابزارهایی مثل DALI (کتابخانه بارگذاری داده انویدیا) سرعت و کارایی پردازش داده را بیشتر می‌کنند.
• TensorFlow: از API به نام tf.data برخوردار است که برای ساخت پایپ‌لاین‌های ورودی بهینه طراحی شده و می‌تواند مجموعه‌داده‌های بزرگ را مدیریت کند. با قابلیت‌هایی مثل map, shuffle و prefetch، پردازش داده روی GPU بهینه‌تر انجام می‌شود.

ابزارهای بصری‌سازی و مانیتورینگ

TensorBoard: در ابتدا مخصوص TensorFlow طراحی شد و امکان مشاهده‌ی لحظه‌ای معیارهای آموزشی، ساختار مدل، توزیع وزن‌ها و بردارهای جاسازی (embeddings) را فراهم می‌کند. امروزه با افزونه‌هایی مثل tensorboardX یا ماژول torch.utils.tensorboard می‌توان آن را در PyTorch هم استفاده کرد.

ابزارهایی مثل Weights & Biases, Neptune.ai و Comet نیز با هر دو فریم‌ورک سازگارند و به مدیریت و رهگیری آزمایش‌ها کمک زیادی می‌کنند.

درک شبکه‌های عصبی پیشخور FFN و یا شبکه عصبی بازگشتی
شبکه‌های عصبی پیشخور FFN

تنظیم ابرپارمترها

کتابخانه‌هایی مانند Optuna, Ray Tune و Hyperopt به‌طور یکپارچه با PyTorch و TensorFlow کار می‌کنند و امکان جست‌وجوی توزیع‌شده‌ی ابرپارامترها را فراهم می‌آورند.

بهترین فریم‌ورک کدام است؟

انتخاب نهایی فریم‌ورک به نیازهای پروژه، سطح تخصص تیم و موارد استفاده‌ی شما بستگی دارد:

اگر PyTorch را انتخاب کنید:

• به نمونه‌سازی سریع و سبکی نزدیک به پایتون اهمیت می‌دهید.
• تیم‌ شما در زمینه تحقیقات پیشرو فعالیت دارد و استفاده از گراف پویا باعث ساده‌تر شدن آزمایش‌ها می‌شود.
• تجربه رفع خطا (دیباگ) شفاف و مبتنی بر سبک دستوری برایتان مهم است.
• قصد دراید به‌طور گسترده از اکوسیستم PyTorch استفاده کنید؛ مثلا کتابخانه Hugging Face Transformers در حوزه پردازش زبان طبیعی یا ابزارهای پیشرفته بینایی ماشین.

اگر TensorFlow را انتخاب کنید:

• کل پاپ‌لاین هوش مصنوعی شما به اکوسیستم گوگل وابسته است یا قصد استقرار مدل‌ها روی Google Cloud و استفاده از TPUها را دارید.
• به یک خط تولید (Production Pipeline) کامل نیاز دارید؛ از جمله TensorFlow Serving، TensorFlow Lite یا TensorFlow.js به همراه پشتیبانی قدرتمند از راهکارهای سازمانی در مقیاس بزرگ.
• به API سطح بالای Keras برای توسعه سریع مدل‌ها علاقه دارید و به دنبال محیطی ساختاریافته برای بهینه‌سازی‌های پیشرفته با استفاده از گراف‌های ایستا (در مواقعی که مفید باشند) هستید.

راهکارهای ترکیبی

با استفاده از استانداردی مانند ONNX می‌توان مدل‌ها را میان فریم‌ورک‌ها جابه‌جا کرد، هرچند برخی قابلیت‌های خاص هر فریم‌ورک همیشه به‌طور کامل قابل انتقال نیستند.

بسیاری از سازمان‌ها از یک استراتژی دو فریم‌ورکی استفاده می‌کنند؛ یعنی در مرحله تحقیق و آزمایش از PyTorch بهره می‌برند و پس از تثبیت مدل، آن را برای تولید (Production) به TensorFlow منتقل می‌کنند. این رویکرد می‌تواند موثر باشد، اما هزنیه بیشتری برای نگهداری کدها به همراه دارد.

عامل هوش مصنوعی (AI Agents) یا چت‌ بات؟ تفاوت‌ ها و کاربرد ها
عامل هوش مصنوعی (AI Agents) یا چت‌ بات

جمع بندی

در نهایت انتخاب بین PyTorch و TensorFlow کاملا به نیاز پروژه و هدف شما بستگی دارد. اگر به دنبال آزمایش سریع ایده‌ها و تجربه‌ای ساده‌تر در توسعه هستید، PyTorch انتخابی عالی به شمار می‌رود. اما اگر تمرکز شما روی مقیاس بزرگ، استقرار در محیط‌های سازمانی و استفاده از زیرساخت‌های ابری مثل Google Cloud باشد، TensorFlow می‌تواند گزینه مناسب‌تری باشد.

مهم‌تر از همه این است که هر دو ابزار به اندازه کافی قدرتمند و پشتیبانی شده هستند تا مسیر را در یادگیری عمیق هموار کنند.