PyTorch vs. TensorFlow：选择使用哪个深度学习框架？
如果你熟悉深度学习，你可能听过“PyTorch vs. TensorFlow”这个短语不止一次。
PyTorch和TensorFlow是两个最受欢迎的深度学习框架。本指南提供了这两个框架的显著特点的综合概述，以帮助您决定在下一个深度学习项目中使用哪个框架。
在本文中，我们首先介绍了两个框架：PyTorch和TensorFlow。然后总结它们提供的功能。
让我们开始吧！
什么是PyTorch？
PyTorch是一个用于构建各种应用的机器学习和深度学习模型的开源框架，包括自然语言处理和机器学习。
这是一个由Meta AI（比Facebook AI更早）于2016年开发的Pythonic框架，基于Lua编写的一个软件包Torch。
最近，Meta AI发布了PyTorch 2.0。新版本提供了更好的分布式训练、模型编译和图神经网络（GNNs）等支持。
什么是TensorFlow？
TensorFlow是Google于2014年推出的一种开源的端到端机器学习框架。它具有数据准备、模型部署和模型训练等多种功能。
使用TensorFlow，您可以获得跨平台的开发支持，并且支持机器学习生命周期的各个阶段。
PyTorch vs. TensorFlow
PyTorch和TensorFlow都是深度学习社区中非常流行的框架。对于大多数您想要处理的应用程序，这两个框架都提供了内置支持。
在这里，我们将总结PyTorch和TensorFlow的主要特点，并确定在某些情况下您可能更喜欢其中一个框架。
#1. 数据集和预训练模型库
一个深度学习框架应该自带一些功能。通常情况下，您不希望从头开始编写一个模型，而是可以利用预训练的模型并对其进行微调以适应您的用例。
同样，我们希望常用的数据集能够随时可用。这样我们就可以快速构建实验模型，而不必设置数据收集管道或导入和清洗来自其他来源的数据。
为此，我们希望这些框架都提供数据集和预训练模型，以便我们能够更快地获得基准模型。
PyTorch的数据集和模型库
PyTorch具有用于自然语言处理、音频和图像处理任务的库，如torchtext、torchaudio和torchvision。因此，当您使用PyTorch时，您可以利用这些库提供的数据集和模型，包括：
torchtext.datasets和torchtext.models用于自然语言处理任务的数据集和处理torchvision.datasets和torchvision.models为计算机视觉任务提供图像数据集和预训练模型torchaudio.datasets和torchaudio.models用于音频上的机器学习的数据集、预训练模型权重和工具
TensorFlow的数据集和模型库
- TensorFlow datasets（官方）包括您可以直接使用的TensorFlow数据集
- TensorFlow Model Hub和Model Garden提供了可用于多个领域的预训练模型
此外，您可以在 HuggingFace Model Hub 中寻找PyTorch和TensorFlow模型。
#2. 部署支持
在PyTorch与TensorFlow的辩论中，部署支持常常占据主导地位。
一个在本地开发环境中表现良好的机器学习模型是一个良好的起点。然而，为了从机器学习模型中获得价值，将其部署到生产环境并持续监控是很重要的。
在本节中，我们将介绍PyTorch和TensorFlow提供的部署机器学习模型到生产环境的功能。
TensorFlow扩展（TFX）
TensorFlow Extended，简称为tfx，是基于TensorFlow的部署框架。它提供了帮助您编排和维护机器学习流水线的功能。其中包括数据验证和数据转换等功能。
使用TensorFlow Serving，您可以在生产环境中部署机器学习模型。
TorchServe
有一种普遍的观点是，PyTorch在研究界很受欢迎，而TensorFlow在工业界很受欢迎。然而，最近这两个框架都得到了广泛应用。
与TensorFlow Serving类似，PyTorch提供了TorchServe，一个易于使用的框架，可以轻松地将PyTorch模型部署到生产环境中。此外，您还可以使用TorchMobile在移动设备和其他边缘设备上部署机器学习模型。
尽管这两个框架都提供了部署支持，但TensorFlow原生支持模型部署。因此，它是生产环境中首选的选择。
#3. 模型解释的特性
您可以为医疗保健和金融等领域构建深度学习模型。但是，如果模型是输出给定标签或预测的”黑盒子”，则解释模型的预测存在挑战。
因此，解释性对于理解神经网络和其他机器学习模型的工作方式非常重要。接下来，我们将看到PyTorch和TensorFlow为此提供的特性。
PyTorch Captum
PyTorch Captum是PyTorch的模型解释库，提供了多种模型解释的功能。
这些功能包括集成梯度、LIME、SHAP、DeepLIFT、GradCAM等归因方法。
TensorFlow解释（tf-explain）
Tensorflow Explain（tf-explain）是一个提供神经网络解释功能的库，包括集成梯度、GradCAM、SmoothGrad、Vanilla Gradients等。
到目前为止，我们已经看到了可解释性的特性。让我们继续讨论另一个重要的方面-隐私。
#4. 隐私保护机器学习的支持
机器学习模型的有用性依赖于对真实世界数据的访问。然而，这也带来了数据隐私的丧失。最近，隐私保护机器学习技术，如差分隐私和联邦学习等取得了重大进展。
PyTorch Opacus
差分隐私模型训练确保了在学习整个数据集的有用信息的同时，保护了个体记录的隐私。
而且 PyTorch Opacus 允许您使用差分隐私来训练模型。要了解如何实现差分隐私模型训练，请查看 introduction to Opacus。
TensorFlow Federated
联邦学习消除了集中式数据收集和处理实体的需求。在联邦设置中，数据永远不会离开所有者或场所。因此，联邦学习有助于更好的数据管理。
TensorFlow Federated 提供了在分散数据上训练机器学习模型的功能。
#5. 学习的便利性
PyTorch 是一个Python风格的深度学习框架。在PyTorch中舒适地编码需要具备中级的Python熟练程度，包括对面向对象编程概念（如继承）的良好掌握。
另一方面，TensorFlow则可以使用Keras API。这个高级API将一些低级实现细节抽象出来。结果是，如果您刚开始构建深度学习模型，您可能会发现Keras更容易使用。
PyTorch vs. TensorFlow: 概述
到目前为止，我们已经讨论了PyTorch和TensorFlow的特性。下面是一个全面的比较：
| 特性 | PyTorch | TensorFlow |
|---|---|---|
| 在torchtext、touch audio和torchvision中的数据集和预训练模型 | 数据集和预训练模型库 | 在torchtext、torchaudio和torchvision中的数据集和预训练模型 |
| 部署 | TorchServe用于部署机器学习模型 | TensorFlow Serving和TensorFlow Lite用于模型部署 |
| 模型解释性 | PyTorch Captum | tf-explain |
| 隐私保护机器学习 | PyTorch Opacus用于差分隐私模型训练 | TensorFlow Federated用于联邦机器学习 |
| 学习的便利性 | 需要中级的Python熟练程度 | 相对较容易学习和使用 |
学习资源
最后，让我们通过介绍一些有助于学习PyTorch和TensorFlow的资源来结束我们的讨论。这不是一个详尽无遗的列表，而是一些精选资源的列表，可以让您迅速掌握这些框架。
#1. PyTorch官方网站上的深度学习简介
PyTorch官方网站上的 60-minute blitz tutorial 是一个非常适合初学者的学习资源。
本教程将帮助您快速入门并掌握PyTorch的基础知识，如张量和自动求导，并使用PyTorch构建一个基本的图像分类神经网络。
#2. PyTorch深度学习：从零到GAN
Jovian.ai的《PyTorch深度学习：从零到GAN》是学习PyTorch深度学习的另一个全面资源。在大约六周的时间里，您可以学习到：
- PyTorch基础知识：张量和梯度
- PyTorch中的线性回归
- 使用PyTorch构建深度神经网络、卷积神经网络和ResNet
- 构建生成对抗网络（GANs）
#3. TensorFlow 2.0完全教程
如果您想要掌握TensorFlow，freeCodeCamp社区频道的《TensorFlow 2.0完全教程》将非常有帮助。
#4. DeepLizard的TensorFlow – Python深度学习神经网络API
DeepLizard提供的另一个适合初学者的TensorFlow课程。在这个课程中，您将学习深度学习的基础知识，包括：
- 加载和预处理数据集
- 构建基本神经网络
- 构建卷积神经网络（CNNs）
总结
总之，本文帮助您对PyTorch和TensorFlow有了一个高层次的概览。选择最佳框架将取决于您正在进行的项目。此外，这还需要考虑部署支持、可解释性等因素。
作为一个想要学习这些框架的人，您可以考虑探索上面分享的资源中的一个或多个。
如果您对自然语言处理感兴趣，可以查看这份学习清单。祝学习愉快！
