一文读懂 PyTorch vs TensorFlow 差异性对比

深度学习框架是一种软件工具集，基于高层次编程语言或底层机器语言，旨在帮助深度学习开发者更方便、快速地编写和运行深度学习模型。它提供了一个抽象层，位于用户和底层模型之间，简化了深度学习应用程序的开发过程。

深度学习框架的目标是为开发人员创造一个友好的环境，使他们能够专注于实现特定应用程序的功能，而不必过多关注底层的核心逻辑。通过提供这样的基础，深度学习框架能够节省时间和精力，使开发人员能够更加高效地构建强大的应用程序。

1. 什么是TensorFlow？

TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的一个深度学习框架，广泛应用于 Google 的研究和生产需求。其前身是一个闭源框架，被称为"DistBelief"。然而，随着深度学习的快速发展和广泛应用的需求增加，Google 在 2015 年发布了 TensorFlow 作为其开源版本。

作为一个 机器学习 库，于2019 年发布的 TensorFlow 2，提供了比 TF1 更为简单、干净的 API。TensorFlow具有以下一些显著的优点：

1、 平台支持广泛：TensorFlow原生支持多种计算平台，包括CPU、GPU和TPU（Tensor Processing Unit）。这使得开发者可以根据自己的需求选择最合适的硬件平台，以提高计算性能和效率。
2、 端到端机器学习库：TensorFlow提供了一个全面的机器学习库，涵盖了机器学习项目的各个阶段。无论是数据处理、模型训练、模型评估还是模型部署，TensorFlow都提供了丰富的实用程序和工具，使机器学习项目的开发更加高效和便捷。
3、 多样的模型部署途径：TensorFlow支持多种模型部署方式，包括云端部署和物联网设备部署。对于云计算环境，TensorFlow提供了与主流云平台集成的工具和服务，方便开发者将模型部署到云端进行大规模的推理和训练。同时，TensorFlow也支持在嵌入式设备和物联网设备上进行本地部署，使得机器学习模型能够在边缘设备上高效运行。
4、 多语言支持：TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、JavaScript、C++和Java。这使得开发者可以使用自己擅长的编程语言来构建和使用TensorFlow模型。此外，尽管Go和Swift的支持尚不完善，但也存在相应的实现和项目，为使用这些编程语言的开发者提供了一定的支持。

2. 什么是PyTorch ？

PyTorch 是一款非常流行的开源深度学习框架，由 Meta AI(当时还是Facebook AI研究实验室)设计并从 AI 社区获取贡献。PyTorch 于 2016年9月发布第一个版本，迅速获得了广泛应用。

PyTorch 以 Python 为主体，但其底层实现依靠高性能的 C/C++ 程序库和 CUDA，从而使它能够充分利用 GPU 加速计算。与其他框架不同的是，PyTorch 拥有动态计算图能力，开发人员可以在训练后期修改模型结构，为研究工作提供了极大的便利。

通常而言，PyTorch具有以下主要优势：

1、简单易用：PyTorch遵循保持界面简单和一致的设计目标，因此相对而言较为简单。它提供直观的API和易于理解的语法，使得开发者能够更快速地构建和调试深度学习模型。
2、灵活性：PyTorch提供了对模型结构和训练过程的灵活控制。开发者可以自由地定义和修改模型的结构，并且可以在训练过程中进行高级的优化和调整，而不会受到低级功能的限制。这种灵活性使得PyTorch非常适合进行研究和实验，以及在复杂的深度学习任务中进行定制化的开发。
3、与Python生态系统的无缝集成：PyTorch自然地与常见的Python包（例如NumPy）集成，使得在使用PyTorch时能够借助其他Python工具和库来进行数据处理、可视化和模型评估等任务。这种无缝集成简化了开发流程，同时也使得PyTorch成为科学计算和深度学习社区中的一个受欢迎选择。
4、广泛应用领域：PyTorch可用于构建各种深度学习应用，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别以及生成式人工智能等多个领域。其灵活性和易用性使得开发者能够更容易地创建和迭代复杂的深度学习模型，从而推动了各个领域的研究和应用。

3. TensorFlow 与 PyTorch 差异性对比分析 ？

针对 TensorFlow 与PyTorch 两者之间的差异性对比分析，具体细节我们参考如下表格所示：

这里，我们将分别从计算图、数据并行性、模型部署、生态系统等层面针对两者进行对比解析，具体如下。

3.1 计算图定义-动态与静态

对深度学习框架来说，计算图的生成对优化训练模型是一个非常重要的步骤。每个深度学习框架都依靠计算图来计算损失函数关于参数的梯度值，实现优化算法如随机梯度下降法。具体来说，首先需构建网络前向传播计算流程的计算图，记录每层操作及参数值。

然后，通过反向传播算法实现计算图上各个操作的梯度求值。这是让深度学习框架能够自动求导的根本原因。有了计算图，就可以通过反向传播自动计算整个网络各参数点的梯度。

计算图的存在有两个主要原因。一是为了实现训练过程中的并行计算能力。计算图可自上而下或自下而上并行执行。二是为了加快优化速度。计算图可以暂缓梯度的求值,合并重复计算,实现梯度下降的更高效率。

计算图主要有两种类型：静态图和动态图。静态图在构建网络结构时即固定下来，无法再动态修改；而动态图允许在训练后期修改网络结构，较为灵活。

TensorFlow 遵循“数据即代码，代码即数据”的习惯。在 TensorFlow 中，我们可以在模型运行之前静态定义图，与外部世界的所有通信则是通过 tf.Session 对象执行。但需要注意的是，在 TensorFlow 2.0 发布后，TF 原生支持动态图，就像 PyTorch 一样。

在PyTorch 中，事情变得更加命令式和动态：我们可以随时定义、更改和执行节点，无需特殊的会话接口或占位符。总体而言，该框架与 Python 语言的集成更加紧密，并且大多数时候感觉更加原生。

3.2 数据并行性

数据并行是一种跨多个设备（例如GPU）分布深度学习模型训练的技术。 TensorFlow 和 PyTorch 都支持数据并行，但它们的实现方法不同。

在TensorFlow 中，数据并行性是使用 tf.distribute.Strategy API 实现的，该 API 允许用户指定模型应如何跨设备分布。 TensorFlow 支持多种模型分发策略，包括tf.distribute.MirroredStrategy（通过在不同设备上创建模型副本来支持模型并行）和tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy（支持跨多台机器的模型并行）。

在PyTorch 中，数据并行性是使用 torch.nn.DataParallel 类实现的，该类包装模型并使用多个 GPU 并行化前向传递。 DataParallel 类设计用于具有单个输入和单个输出的模型，并且它使用统一计算设备架构 (CUDA) 库提供的设备并行性来并行化前向传递。

PyTorch 还使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 类支持模型并行性，该类设计用于具有多个输入和输出的模型，并且可以分布在多个设备和机器上。

3.3 模型部署

通常来讲，在整个流程中，深度学习模型的开发和训练只是完成了一半的工作，而将这些训练有素的模型部署到生产中并进行管理，则是另一个充满挑战的任务。

对于TensorFlow 而言，内置的模型部署工具 TensorFlow Serving 目前被广泛应用于大量 Google 项目。此工具经过 1000 多个 Google 项目的测试，每秒能够处理数百万个请求。TensorFlow Serving 用于在专用的 gRPC服务器上部署机器学习模型，并提供对这些模型的远程访问。使用TensorFlow Serving进行模型部署非常灵活，并且与Kubernetes和Docker完美集成。这使得可以轻松更新已部署的模型，甚至回滚到先前的版本，而无需停止服务器。TensorFlow Serving 专为工业生产环境而设计，是一个性能出色的选择。尽管对于研究人员来说，这些框架的性能提升可能不太明显，但对于组织来说，却可以极大地减少成本开销。

同TensorFlow 相对比， PyTorch 的 TorchServe 的模型部署工具相对于功能丰富的TensorFlow Serving 来说还处于起步阶段，并且仍处于实验阶段。然而，TorchServe通过一组基本功能，如模型归档工具、服务器、指标、日志记录、API端点规范和模型快照等，吸引了大多数业务案例。最新版本的TorchServe还支持HuggingFace、Nvidia Waveglow、AWS Cloud Formation等。

因此，总的来说，TensorFlow Serving和TorchServe都为模型部署提供了便利，具有各自的特点和优势。TensorFlow Serving经过大规模项目验证，适用于工业生产环境，并与Kubernetes和Docker完美集成。而TorchServe虽然相对较新，但通过提供基本功能来满足大多数业务案例的需求，并支持多个扩展库和工具。无论选择哪个工具，它们都有助于将机器学习模型有效地部署到生产环境中。

3.4 生态系统

机器学习的兴起可以在很大程度上归功于可用的丰富开源包和库。这些开源工具为开发人员提供了重要的基础设施和功能，加速了机器学习算法的开发和应用。特别是在深度学习领域，强大的社区支持是一个显著的优势，这些社区不仅贡献了核心框架的开发，还提供了丰富的扩展库、工具和解决方案。

TensorFlow拥有一个强大的生态系统，涵盖多种工具和库，以支持不同的需求。TensorFlow的社区支持也十分活跃，尤其是在企业级应用和生产部署方面。

基于Google团队的强大支持和社区的广泛参与，TensorFlow已经发展成为一个庞大的生态系统，囊括了众多围绕这一核心深度学习框架的机器学习解决方案。以下是TensorFlow生态系统中一些最重要的软件包的列表：

1、 TensorFlow Datasets：提供了一系列常用的数据集，方便开发人员进行模型训练和评估。这些数据集涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。
2、 TensorFlow Hub：提供了预训练模型的集合，开发人员可以使用这些模型来进行迁移学习或直接应用于自己的任务。TensorFlow Hub还提供了一些用于特征提取和图像生成等任务的模型。
3、 TensorFlow Lite：针对移动设备和嵌入式系统的轻量级版本。TensorFlow Lite使得开发者能够在资源受限的设备上进行高效的推理，适用于应用程序和物联网等领域。
4、 TensorFlow.js：用于在浏览器和Node.js环境中运行TensorFlow模型的JavaScript库。它使得在前端开发中嵌入机器学习功能变得更加容易，例如图像分类、目标检测等。
5、 TensorFlow Extended (TFX)：为机器学习工作流程提供端到端的支持，包括数据预处理、特征工程、模型训练和模型部署等。TFX提供了一系列工具和库，帮助开发人员更好地管理和部署机器学习应用。
6、 TensorFlow Probability：用于进行概率建模和推断的库。它提供了一系列概率分布、概率模型和推断算法，有助于处理不确定性和建立概率模型。
7、 TensorBoard：用于可视化和调试TensorFlow模型的工具。TensorBoard提供了丰富的可视化功能，可以展示模型的结构、训练过程中的指标和日志，帮助开发人员更好地理解和优化模型。

以上仅为TensorFlow生态系统中一小部分重要的软件包，还有更多丰富的工具、库和扩展可供开发人员使用。这些软件包的存在使得TensorFlow更加强大和灵活，适用于各种不同的机器学习应用场景，并推动了机器学习技术的广泛应用和进一步发展。

PyTorch拥有一个活跃的开源生态系统，其灵活性和易用性使得它在研究社区中广泛采用。PyTorch的社区支持丰富，包括许多学习资源和第三方库，这使得它在研究领域占据主导地位。

相对于TensorFlow而言，PyTorch同样拥有丰富的库，并且社区还构建了一个基本上成功的生态系统。

以下是PyTorch生态系统中一些重要软件包的非独家链接列表。前四个被视为主要软件包的一部分，而其余的是由社区构建的GitHub存储库：

1、 TorchVision：提供了计算机视觉任务的工具和预训练模型。TorchVision包含了各种经典的计算机视觉数据集、模型架构和图像转换工具，使得开发人员能够更轻松地进行图像分类、目标检测、分割等任务。
2、 TorchText：专注于自然语言处理（NLP）的工具包。TorchText提供了数据处理、文本预处理、词向量和模型构建等功能，使得开发人员能够更方便地处理和建模文本数据。
3、 TorchAudio：用于音频和语音信号处理的库。TorchAudio提供了一系列音频处理功能，包括音频加载、波形处理、频谱分析、语音识别等，为开发人员在语音和音频相关任务上提供了便利。
4、 TorchGAN：用于生成对抗网络（GAN）的库。TorchGAN提供了一组用于训练和评估GAN模型的工具和模块，包括各种GAN变体、损失函数和训练策略。
此外，PyTorch社区还建立了大量的GitHub存储库，提供了各种用于特定任务、模型架构、工具和扩展的软件包。这些存储库涵盖了计算机视觉、自然语言处理、图像生成、强化学习等多个领域。

值得注意的是，PyTorch本身也提供了丰富的API和功能，使得开发人员能够构建和训练自己的深度学习模型。加上社区构建的软件包和存储库，PyTorch的生态系统为开发人员提供了全面的工具和资源，支持他们在各种机器学习任务中的实践和创新。

4. 关于TensorFlow&PyTorch选型的一点看法

众所周知，作为当前AI 生态系统中最受欢迎的两个深度学习框架，TensorFlow 和 PyTorch 俨然已成为创新定制深度学习应用程序研发的事实上的标准，因为它们在管理底层硬件、计算和可视化方面提供了丰富的功能。早期，这两个框架之间存在一些巨大的差异，然而，随着时间的推移，这些框架都吸收了彼此的所有优点，并在实践中表现出色。

截止当前，PyTorch 和 TensorFlow 均已发展为非常成熟的框架，它们的核心深度学习功能有明显重叠。如今，每个框架的实际考虑因素（例如模型可用性、部署时间以及相关生态系统）已经取代了早期所存在的技术差异。

因此，总体来说， 选择任何一个框架都没有错误，因为它们都有良好的文档、许多学习资源和活跃的社区。虽然PyTorch 在被研究社区爆炸性采用后已成为事实上的研究框架，而 TensorFlow 仍然是传统的行业框架，但这两个领域肯定都有各自的用例。

参考：

1. https://pytorch.org/
2. https://www.tensorflow.org/
3. https://www.v7labs.com/blog/pytorch-vs-tensorflow