Se você está familiarizado com o universo do aprendizado profundo, certamente já se deparou com a discussão recorrente entre PyTorch e TensorFlow.
PyTorch e TensorFlow destacam-se como duas das estruturas mais aclamadas para aprendizado profundo. Este guia oferece uma análise aprofundada das principais características dessas duas ferramentas, com o objetivo de auxiliar na sua decisão sobre qual framework empregar no seu próximo projeto de aprendizado profundo.
Neste artigo, primeiramente, faremos uma introdução aos dois frameworks: PyTorch e TensorFlow. Posteriormente, vamos resumir os recursos que cada um oferece.
Vamos começar a exploração!
O que é PyTorch?
PyTorch é uma estrutura de código aberto, projetada para a criação de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Sua versatilidade abrange diversas aplicações, incluindo o processamento de linguagem natural e tarefas de aprendizado de máquina.
Este framework, de natureza Pythonic, foi desenvolvido pela Meta AI (anteriormente Facebook AI) em 2016. Sua base é o Torch, um pacote original escrito em Lua.
Recentemente, a Meta AI introduziu o PyTorch 2.0. A versão mais recente proporciona um suporte aprimorado para o treinamento distribuído, compilação de modelos e redes neurais gráficas (GNNs), entre outros avanços.
O que é TensorFlow?
Lançado em 2014, o TensorFlow é um framework de código aberto de ponta a ponta, idealizado pelo Google para aprendizado de máquina. Ele engloba recursos para a preparação de dados, implantação de modelos e MLOps.
Com o TensorFlow, você se beneficia de suporte para desenvolvimento multiplataforma, e usufrui de assistência direta em todas as fases do ciclo de vida do aprendizado de máquina.
PyTorch vs TensorFlow
Tanto PyTorch quanto TensorFlow são frameworks extremamente populares entre a comunidade de aprendizado profundo. Para a maioria das aplicações que você pretende desenvolver, ambos os frameworks oferecem suporte abrangente.
Fonte da imagem: star-history.com
A seguir, faremos um resumo dos principais recursos de PyTorch e TensorFlow, identificando também os cenários onde você poderá preferir um framework em detrimento do outro.
#1. Biblioteca de Conjuntos de Dados e Modelos Pré-treinados
Um framework de aprendizado profundo deve oferecer uma gama completa de funcionalidades. Frequentemente, o ideal é não iniciar um modelo do zero. Em vez disso, pode-se aproveitar modelos pré-treinados e ajustá-los à sua aplicação específica.
Da mesma forma, a disponibilidade de conjuntos de dados amplamente utilizados é essencial. Isso acelera a construção de modelos experimentais, dispensando a necessidade de configurar um pipeline de coleta de dados ou de importar e limpar dados de fontes externas.
Para tanto, é desejável que esses frameworks venham com conjuntos de dados e modelos pré-treinados, o que permite obter um modelo de referência com maior agilidade.
Conjuntos de Dados e Modelos do PyTorch
O PyTorch conta com bibliotecas como torchtext, torchaudio e torchvision para tarefas de NLP, processamento de áudio e imagem, respectivamente. Assim, ao utilizar o PyTorch, você pode se beneficiar dos conjuntos de dados e modelos fornecidos por estas bibliotecas, incluindo:
- torchtext.datasets e torchtext.models para conjuntos de dados e processamento em tarefas de processamento de linguagem natural
- torchvision.datasets e torchvision.models que oferecem conjuntos de dados de imagem e modelos pré-treinados para tarefas de visão computacional
- torchaudio.datasets e torchaudio.models que disponibilizam conjuntos de dados, pesos de modelos pré-treinados e utilitários para aprendizado de máquina em áudio
Conjuntos de Dados e Modelos do TensorFlow
Adicionalmente, você pode buscar modelos PyTorch e TensorFlow no HuggingFace Model Hub.
#2. Suporte para Implantação
No debate PyTorch vs. TensorFlow, o suporte à implantação frequentemente assume o papel principal.
Um modelo de aprendizado de máquina que apresenta um ótimo desempenho em seu ambiente de desenvolvimento local é um bom ponto de partida. Entretanto, para extrair valor real dos modelos de aprendizado de máquina, é fundamental implementá-los em produção e monitorá-los continuamente.
Nesta seção, exploraremos os recursos que PyTorch e TensorFlow disponibilizam para a implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção.
TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlow Extended, abreviado como tfx, é uma estrutura de implantação baseada no TensorFlow. Ela proporciona funcionalidades que auxiliam na orquestração e manutenção de pipelines de aprendizado de máquina. Adicionalmente, oferece recursos para validação e transformação de dados, entre outros.
Com o TensorFlow Serving, você pode realizar a implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção.
TorchServe
Existe uma percepção comum de que o PyTorch é mais popular na comunidade de pesquisa, enquanto o TensorFlow é mais utilizado na indústria. Entretanto, atualmente, ambos os frameworks têm encontrado aplicação generalizada.
De maneira similar ao TensorFlow Serving, o PyTorch oferece o TorchServe, um framework de fácil utilização que simplifica a exibição de modelos PyTorch em produção. Além disso, você também pode usar o TensorFlow Lite para implementar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos móveis e outros dispositivos com recursos limitados.
Apesar de ambos os frameworks oferecerem suporte à implantação, o TensorFlow se destaca por fornecer suporte nativo para implantação de modelos. Isso o torna a opção preferencial em ambientes de produção.
#3. Recursos para Interpretabilidade de Modelo
Você pode criar modelos de aprendizado profundo para aplicações utilizadas em domínios como saúde e finanças. Contudo, se os modelos são caixas pretas que simplesmente geram um rótulo ou previsão, torna-se difícil interpretar as previsões do modelo.
Este cenário levou ao desenvolvimento de abordagens para o aprendizado de máquina interpretável (ou ML explicável), cujo objetivo é esclarecer o funcionamento de redes neurais e outros modelos de aprendizado de máquina.
Portanto, a interpretabilidade é crucial para o aprendizado profundo e para uma compreensão mais profunda do funcionamento das redes neurais. Vamos explorar quais recursos PyTorch e TensorFlow disponibilizam neste sentido.
PyTorch Captum
PyTorch Captum, a biblioteca de interpretabilidade de modelos para PyTorch, oferece vários recursos para a interpretação de modelos.
Esses recursos incluem métodos de atribuição como:
- Gradientes Integrados
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- DeepLIFT
- GradCAM e suas variantes
- Métodos de atribuição de camada
TensorFlow Explain (tf-explain)
Tensorflow Explain (tf-explain) é uma biblioteca que fornece recursos para a interpretabilidade de redes neurais, incluindo:
- Gradientes Integrados
- GradCAM
- SmoothGrad
- Gradientes Vanila e mais.
Até aqui, examinamos os recursos de interpretabilidade. Vamos prosseguir para outro aspecto relevante: a privacidade.
#4. Suporte para Aprendizado de Máquina com Preservação de Privacidade
A utilidade dos modelos de aprendizado de máquina depende do acesso a dados reais. No entanto, isso implica uma possível perda de privacidade dos dados. Recentemente, houve avanços significativos em técnicas de aprendizado de máquina que preservam a privacidade, como privacidade diferencial e aprendizado federado.
PyTorch Opacus
O treinamento de modelos com privacidade diferencial assegura a proteção de registros individuais, ao mesmo tempo em que extrai informações úteis sobre o conjunto de dados como um todo.
E o PyTorch Opacus permite treinar modelos com privacidade diferencial. Para entender como implementar o treinamento de modelos privados com privacidade diferencial, confira a introdução ao Opacus.
TensorFlow Federated
O aprendizado federado elimina a necessidade de uma entidade centralizada para a coleta e processamento de dados. Em um ambiente federado, os dados nunca saem de sua origem. Isso facilita uma melhor governança de dados.
TensorFlow Federated oferece recursos para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina em dados descentralizados.
#5. Facilidade de Aprendizado
PyTorch é um framework de aprendizado profundo que adota a filosofia Pythonic. Para programar com conforto no PyTorch, é necessário possuir um nível intermediário de proficiência em Python, incluindo uma compreensão sólida de conceitos de programação orientada a objetos, como herança.
Por outro lado, no TensorFlow, você pode utilizar a API Keras. Esta API de alto nível abstrai alguns dos detalhes de implementação de baixo nível. Consequentemente, se você está começando a criar modelos de aprendizado profundo, pode achar o Keras mais acessível.
PyTorch vs. TensorFlow: Uma Visão Geral
Até agora, discutimos os recursos de PyTorch e TensorFlow. Apresentamos a seguir uma comparação abrangente:
| Recurso | PyTorch | TensorFlow |
| Conjuntos de dados e modelos pré-treinados | Bibliotecas como Torchtext, Torchaudio e Torchvision | Biblioteca de conjuntos de dados e modelos pré-treinados |
| Implantação | TorchServe para disponibilizar modelos de aprendizado de máquina | TensorFlow Serving e TensorFlow Lite para implantações de modelo |
| Interpretabilidade de Modelo | PyTorch Captum | tf-explain |
| Aprendizado de máquina com preservação de privacidade | PyTorch Opacus para treinamento de modelos privados com privacidade diferencial | TensorFlow Federated para aprendizado de máquina federado |
| Facilidade de Aprendizado | Requer um nível intermediário de proficiência em Python | Relativamente mais fácil de aprender e usar |
Recursos de Aprendizado
Finalmente, vamos encerrar nossa análise examinando alguns recursos úteis para aprender PyTorch e TensorFlow. Esta não é uma lista exaustiva, mas uma seleção de recursos cuidadosamente escolhidos para que você possa se atualizar rapidamente com esses frameworks.
#1. Aprendizado Profundo com PyTorch: Uma Introdução em 60 Minutos
O tutorial “blitz” de 60 minutos no site oficial do PyTorch é um excelente recurso para iniciantes que desejam aprender o PyTorch.
Este tutorial irá ajudá-lo a entender os fundamentos do PyTorch, como tensores e autograd, e a criar uma rede neural básica para classificação de imagens com PyTorch.
#2. Aprendizado Profundo com PyTorch: Zero a GANs
Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs da Jovian.ai é outro recurso completo para aprender aprendizado profundo com PyTorch. Ao longo de cerca de seis semanas, você pode aprender:
- Conceitos básicos do PyTorch: tensores e gradientes
- Regressão linear no PyTorch
- Construção de redes neurais profundas, ConvNets e ResNets no PyTorch
- Construção de redes generativas adversárias (GANs)
#3. Curso Completo de TensorFlow 2.0
Se você deseja entender o TensorFlow, o Curso Completo de TensorFlow 2.0 no canal da comunidade freeCodeCamp será útil.
#4. TensorFlow – API de Rede Neural Python para Aprendizado Profundo por DeepLizard
Outro excelente curso de TensorFlow para iniciantes é o da DeepLizard. Neste curso de TensorFlow para iniciantes, você aprenderá os fundamentos do aprendizado profundo, incluindo:
- Carregar e pré-processar conjuntos de dados
- Construir redes neurais “vanilla”
- Construir redes neurais convolucionais (CNNs)
Conclusão
Em resumo, este artigo ofereceu uma visão geral de alto nível sobre PyTorch e TensorFlow. A escolha do framework ideal dependerá do projeto em que você está trabalhando. Além disso, será necessário considerar o suporte para implantação, explicabilidade e outras características.
Você é um programador Python interessado em aprender esses frameworks? Nesse caso, considere explorar um ou mais dos recursos compartilhados acima.
E se você tem interesse em PNL, confira esta lista de cursos de processamento de linguagem natural para você se aprofundar. Bons estudos!