使用哪种深度学习框架？

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如果你对深度学习有所了解，那么“PyTorch 与 TensorFlow”这个话题你一定不会陌生。

PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎的两大深度学习框架。本文将深入探讨这两者的显著特点，帮助你选择最适合你下一个深度学习项目的框架。

在本文中，我们首先会介绍 PyTorch 和 TensorFlow 这两个框架，然后对比总结它们各自的功能。

现在，让我们开始吧！

什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个开源框架，它主要用于构建各种机器学习和深度学习模型，例如自然语言处理和计算机视觉等应用。

这个框架最初由 Meta AI（前身为 Facebook AI）在 2016 年推出，它是一个基于 Torch（用 Lua 编写的软件包）的 Pythonic 框架。

最近，Meta AI 发布了 PyTorch 2.0 版本。新版本在分布式训练、模型编译和图神经网络（GNN）等方面提供了更强大的支持。

什么是 TensorFlow？

TensorFlow 是谷歌在 2014 年推出的一个端到端开源机器学习框架。它包含了数据准备、模型部署和 MLOps 等多个功能。

借助 TensorFlow，你可以获得跨平台开发的支持，以及机器学习生命周期所有阶段的即时支持。

PyTorch 与 TensorFlow

PyTorch 和 TensorFlow 都是深度学习领域非常流行的框架。对于你所要处理的多数应用，这两个框架都提供了内置支持。

图片来源：星史网

接下来，我们将总结 PyTorch 和 TensorFlow 的主要特性，并分析在哪些情况下你可能更倾向于使用其中一个框架。

#1. 数据集和预训练模型库

一个好的深度学习框架应当包含丰富的功能。通常，我们并不希望从零开始编写模型代码，而是利用预训练的模型，并根据实际用例进行微调。

同样，我们希望常用数据集能够随时可用。这样我们就可以快速构建实验模型，而无需从其他来源导入和清理数据。

因此，我们希望这些框架提供数据集和预训练模型，以便能够更快地获得基线模型。

PyTorch 数据集和模型

PyTorch 拥有 torchtext、torchaudio 和 torchvision 等库，分别用于 NLP、音频和图像处理任务。因此，当你使用 PyTorch 时，你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模型
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：用于音频机器学习的数据集、预训练模型权重和实用工具

TensorFlow 数据集和模型

你也可以在 Hugging Face 模型中心找到 PyTorch 和 TensorFlow 模型。

#2. 部署支持

在 PyTorch 和 TensorFlow 的讨论中，部署支持往往是一个关键的考量因素。

在本地开发环境中运行良好的机器学习模型只是第一步。要真正发挥机器学习模型的价值，必须将它们部署到生产环境中，并进行持续的监控。

本节将介绍 PyTorch 和 TensorFlow 在模型部署方面提供的功能。

TensorFlow 扩展 (TFX)

TensorFlow Extended (TFX) 是一个基于 TensorFlow 的部署框架。它提供了一些功能，可以帮助你编排和维护机器学习管道，例如数据验证和数据转换。

借助 TensorFlow Serving，你可以在生产环境中部署机器学习模型。

TorchServe

人们普遍认为 PyTorch 在研究界很受欢迎，而 TensorFlow 则在业界更受青睐。但是，最近这两个框架都得到了广泛的应用。

与 TensorFlow Serving 类似，PyTorch 提供了 TorchServe，这是一个易于使用的框架，可以方便地在生产环境中为 PyTorch 模型提供服务。此外，你还可以使用 TensorFlow Lite 在移动设备和其他边缘设备上部署机器学习模型。

虽然这两个框架都提供部署支持，但 TensorFlow 本身就对模型部署有更好的支持。因此，它是生产环境中的首选框架。

#3. 模型可解释性的特征

你可以为医疗保健和金融等领域构建深度学习模型。但是，如果模型只是一个输出给定标签或预测的“黑盒子”，那么解释模型的预测就变得非常困难。

这促使了可解释的机器学习（或可解释的 ML）的出现，旨在解释神经网络和其他机器学习模型的工作原理。

因此，可解释性对于深度学习以及更好地理解神经网络的工作原理至关重要。接下来，我们将看看 PyTorch 和 TensorFlow 在这方面提供了哪些功能。

PyTorch Captum

PyTorch Captum 是 PyTorch 的一个模型可解释性库，它提供了多种模型可解释性功能。

这些功能包括归因方法，例如：

集成梯度
LIME, SHAP
DeepLIFT
GradCAM 及其变体
层属性方法

TensorFlow Explain (tf-explain)

Tensorflow Explain (tf-explain) 是一个提供神经网络可解释性功能的库，它包括：

集成梯度
GradCAM
平滑梯度
香草梯度等等

到目前为止，我们已经介绍了模型可解释性的相关特性。接下来，让我们讨论另一个重要方面——隐私。

#4. 支持隐私保护机器学习

机器学习模型的有效性取决于对真实世界数据的访问。然而，这也带来了数据隐私泄露的风险。最近，隐私保护机器学习技术，例如差分隐私和联邦学习等，取得了重大进展。

PyTorch Opacus

差分隐私模型训练可以确保个人记录的隐私，同时仍然学习关于整个数据集的有用信息。

PyTorch Opacus 允许你训练具有差异隐私的模型。要了解如何实现差异隐私模型训练，请参考 Opacus 的介绍。

TensorFlow Federated

联邦学习消除了对集中式数据收集和处理实体的需求。在联邦学习中，数据永远不会离开所有者或数据存储场所。因此，联邦学习有助于更好的数据治理。

TensorFlow Federated 提供了在分散数据上训练机器学习模型的功能。

#5. 易于学习

PyTorch 是一个 Pythonic 深度学习框架。流畅使用 PyTorch 需要具备中等水平的 Python 技能，包括熟练掌握面向对象编程概念（例如继承）。

另一方面，借助 TensorFlow，你可以使用 Keras API。这个高级 API 抽象了一些底层的实现细节。因此，如果你刚刚开始构建深度学习模型，你可能会发现 Keras 更容易上手。

PyTorch 与 TensorFlow：概述

到目前为止，我们已经讨论了 PyTorch 和 TensorFlow 的特性。下面是一个全面的对比：

功能	PyTorch	TensorFlow
数据集和预训练模型	torchtext, touch audio 和 torchvision 中的数据集和预训练模型库	数据集和预训练模型库
部署	TorchServe 用于服务机器学习模型	TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite 用于模型部署
模型可解释性	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
学习易用性	需要中等水平的 Python 编程能力	相对更容易学习和使用

学习资源

最后，我们通过浏览一些有用的资源来结束对 PyTorch 和 TensorFlow 的讨论。这不是一个详尽的列表，而是一个精选的资源列表，可以帮助你快速熟悉这些框架。

#1. 使用 PyTorch 进行深度学习：60 分钟闪电战

PyTorch 官方网站上的 60 分钟 blitz 教程是学习 PyTorch 的绝佳入门资源。

本教程将帮助你开始掌握 PyTorch 的基础知识，例如张量和运算，并使用 PyTorch 构建基本的图像分类神经网络。

#2. 使用 PyTorch 进行深度学习：从零到 GAN

使用 PyTorch 进行深度学习：Jovian.ai 的从零到 GAN 是另一个使用 PyTorch 学习深度学习的全面资源。在大约六周的时间里，你可以学习：

PyTorch 基础知识：张量和梯度
PyTorch 中的线性回归
在 PyTorch 中构建深度神经网络、ConvNets 和 ResNets
构建生成对抗网络（GAN）

#3. TensorFlow 2.0 完整课程

如果你想掌握 TensorFlow 的精髓，freeCodeCamp 社区频道的 TensorFlow 2.0 完整课程将有所帮助。

#4. TensorFlow——DeepLizard 的 Python 深度学习神经网络 API

另一个适合初学者的优秀的 TensorFlow 课程来自 DeepLizard。在这个为初学者准备的 TensorFlow 课程中，你将学习深度学习的基础知识，包括：

加载和预处理数据集
构建简单的神经网络
构建卷积神经网络（CNN）

结论

总之，本文对 PyTorch 和 TensorFlow 进行了高层次的概述。选择最佳框架将取决于你正在进行的项目。此外，你还需要考虑部署支持、可解释性等因素。

你是一位希望学习这些框架的 Python 程序员吗？如果是这样，你可以考虑探索上面分享的一个或多个资源。

如果你对 NLP 感兴趣，请查看此自然语言处理课程列表。祝你学习愉快！