مقایسه فریمورکهای PyTorch و TensorFlow برای یادگیرندگان هوش مصنوعی
اگر میخواهید وارد دنیای هوش مصنوعی شوید و یک مدل یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق بسازید، باید تصمیم بگیرید از کدام فریمورک استفاده کنید. PyTorch و TensorFlow دو گزینه محبوب در این زمینه هستند. این مقاله به بررسی مزایا و معایب PyTorch و TensorFlow میپردازد و برخی از نکات کلیدی هنگام انتخاب فریمورک را مورد توجه قرار میدهد.
TensorFlow چیست؟
TensorFlow یک فریمورک پیشرفته و تثبیتشده در زمینه یادگیری ماشین (ML) است که تحت مجوز Apache 2.0 در سال 2015 منتشر شد. این فریمورک به سرعت محبوب شد زیرا میتواند روی دستگاههای فردی اجرا شود و به توسعهدهندگان امکان میدهد مدلهای یادگیری ماشین را بدون نیاز به سختافزار گرانقیمت بسازند.
گوگل در سال 2019 نسخه TensorFlow 2.0 را منتشر کرد و با ادغام Keras، یک API شبکه عصبی، به عنوان API سطح بالا پیشفرض، سادهسازی رابط پایتون و فعالسازی اجرای eager به صورت پیشفرض، کار با آن را کاربرپسندتر کرد.
این فریمورک برای اهداف مختلفی استفاده میشود، از جمله:
دستهبندی تصاویر و متون
مدلهای رگرسیون
پردازش زبان طبیعی
TensorFlow دارای اکوسیستم گسترده و پشتیبانی خوب از سوی جامعه کاربران است. کتابخانههای متعددی برای این فریمورک موجود است، از جمله:
TensorFlow.js برای آموزش و اجرای مدلها مستقیماً در مرورگر وب
TensorFlow Lite برای پیادهسازی مدلها روی دستگاههای موبایل و محاسبات لبهای
TFX برای ایجاد خطوط لوله تولیدی یادگیری ماشین
tf.data برای پیشپردازش دادهها و ایجاد خطوط ورودی
انتظار میرود بهروزرسانیهای آینده TensorFlow شامل قابلیتهای پیشرفتهتر برای یادگیری تقویتی و بهبود مقیاسپذیری باشد. TensorFlow 2 هماکنون انتخاب محبوبی برای شرکتهایی است که به دنبال یک فریمورک آماده تولید برای یادگیری ماشین هستند و این ارتقاءها موقعیت آن را تقویت خواهد کرد.
ابزارهایی مانند TFX، که در ساخت خطوط لوله ML از ابتدا تا انتها کمک میکنند، و tf.data، که پیشپردازش ورودی دادههای بزرگ را ساده میکند، TensorFlow را بهویژه در کاربردهای واقعی قدرتمند میسازند. استفاده از این ابزارها در روند کاری شما میتواند توسعه را سریعتر کرده و عملکرد مدل در محیطهای تولیدی را بهبود بخشد.
دوره تنسورفلو 2 - یادگیری عمیق و هوش مصنوعی از گیت، نگاهی کلی به ابزارها و ویژگیهای کلیدی آن ارائه میدهد و شامل پروژههای عملی است تا یادگیرندگان بتوانند فریمورک را بهطور عملی درک کرده و نمونهکارهای خود را بسازند.
PyTorch چیست؟
PyTorch یک فریمورک یادگیری ماشین است که از مفاهیم و عملکردهای اصلی کتابخانه Torch بهره میبرد اما با تمرکز ویژه بر زبان Python پیادهسازی شده است.
این فریمورک توسط Meta AI توسعه یافته و به سرعت به فریمورک مورد علاقه محققان دانشگاهی تبدیل شد، به دلیل سهولت استفاده و قابلیتهای قدرتمند محاسبات پویا.
PyTorch از شتابدهی GPU از طریق پلتفرم CUDA شرکت NVIDIA پشتیبانی میکند و امکان آموزش مدلها را روی سختافزار سازگار بهطور قابل توجهی سریعتر میسازد. با این حال، پشتیبانی پیشفرض تنها برای GPUهای NVIDIA است و شامل AMD نمیشود. PyTorch روی سختافزار مصرفی نیز به خوبی اجرا میشود و برای علاقهمندان، پژوهشگران و کسبوکارها در دسترس است.
PyTorch نیز مانند TensorFlow از حمایت جامعه بزرگی برخوردار است. Meta به توسعه مداوم فریمورک ادامه میدهد و محققان و متخصصان صنعت نیز به گسترش قابلیتها و ابزارهای آن کمک میکنند.
همانطور که از یک فریمورک مدرن انتظار میرود، PyTorch بهطور مداوم در حال تکامل است و نسخههای آینده احتمالاً یکپارچگی آن با پلتفرمهای ابری و محاسبات لبهای را بهبود میبخشد. PyTorch هماکنون از آموزش توزیعشده پیشرفته از طریق ابزارهایی مانند torch.distributed و torchrun پشتیبانی میکند و یکپارچگی با پلتفرمهای ابری و لبهای را همچنان بهبود میبخشد. پیشرفتهای مداوم در ابزارهای بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی، ورود به این فریمورک کاربرپسند را سادهتر میکند.
PyTorch به یک فریمورک انعطافپذیر و آماده تولید تبدیل شده است که توسط مجموعهای در حال رشد از کتابخانهها پشتیبانی میشود و جریانهای کاری رایج یادگیری ماشین را ساده میکند. این ابزارها از پیشپردازش دادهها و آموزش مدل تا پیادهسازی، همه مراحل را سریعتر کرده و انتقال از آزمایش به کاربردهای واقعی را آسان میکنند. اجزای کلیدی شامل موارد زیر است:
torchvision – ابزارها و مدلهای پیشآموزشدیده برای وظایف بینایی ماشین مانند دستهبندی تصاویر و شناسایی اشیا.
torchaudio – ابزارهایی برای پردازش و تحلیل دادههای صوتی، مفید در تشخیص گفتار و صدا.
torchtext – مجموعهای از ابزارها و دیتاستها مخصوص پردازش زبان طبیعی.
TorchServe – راهکار آماده تولید برای ارائه مدلهای PyTorch در مقیاس بزرگ.
PyTorch Lightning – یک فریمورک آموزش سبک که کدهای تکراری را کاهش میدهد و توسعه مدلهای مقیاسپذیر و قابل بازتولید را ممکن میسازد.
این ابزارهای گسترده، PyTorch را هم برای تحقیقات دانشگاهی و هم برای مهندسی کاربردی واقعی مناسب میسازد و مشارکتهای قوی جامعه، قابلیتهای آن را همچنان گسترش میدهند.
ما دورههای متعددی با تمرکز بر PyTorch ارائه میدهیم و بوتکمپ PyTorch برای یادگیری عمیق مهارتهای اصلی مورد نیاز برای ساخت شبکههای عصبی و مدلهای یادگیری ماشین را پوشش میدهد.
TensorFlow در مقابل PyTorch برای مبتدیها
PyTorch اغلب بهعنوان پلتفرم مورد علاقه مبتدیها انتخاب میشود. طراحی Pythonic و منحنی یادگیری نسبتاً ملایم آن، PyTorch را برای افرادی با تجربهای محدود در Python قابل دسترستر میکند، حتی اگر پیشزمینه رسمی در علوم کامپیوتر نداشته باشند.
با توجه به اینکه بسیاری از افرادی که فارغالتحصیل علوم کامپیوتر نیستند، با Python آشنا هستند، احتمالاً سینتکس آن برایشان آشنا خواهد بود و میتوانند سریعاً با فریمورک شروع به آزمایش کنند.
TensorFlow به دلیل سینتکس کمتر آشنا، منحنی یادگیری شیبداری دارد. Keras از زمان TensorFlow 2.0، بهعنوان API سطح بالا پیشفرض ادغام شده و فریمورک برای مبتدیها بهطور قابل توجهی قابل دسترستر شده است. بلوغ این فریمورک به معنای مستندات گسترده و وجود جامعهای قوی از توسعهدهندگان است که میتوانند به تازهواردان کمک کنند.
افرادی که تازه وارد دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شدهاند، ممکن است شروع با یک دوره عمومی که پیشنیازهای یادگیری عمیق و علوم داده را پوشش میدهد، مفید باشد.
پس از درک مدلهای هوش مصنوعی و علوم داده، میتوانید فریمورکی را انتخاب کنید که بهترین تطابق با پروژه شما دارد.
ابزارهایی مانند Google Colab و Kaggle Notebooks محیطهای ابری رایگانی ارائه میدهند که میتوانید بدون نیاز به نصب محلی، آزمایشهای خود را با هر دو فریمورک PyTorch و TensorFlow شروع کنید.
دیدگاههای کارشناسی با فرانک کین (مدیرعامل Sundog Education، مدیر ارشد پیشین در آمازون)
سؤال: از دیدگاه یک مبتدی، یادگیرندگان معمولاً کدام فریمورک را سریعتر میآموزند و چرا؟
PyTorch فریمورک سادهتری برای یادگیری است، به شرطی که با کدنویسی Python آشنایی داشته باشید. این فریمورک «Pythonic» است و احساس کار با کدهای معمولی Python را دارد. همچنین اشکالزدایی در آن راحتتر است که هنگام شروع کار اهمیت زیادی دارد. عملیات در PyTorch بلافاصله اجرا میشوند و با ابزارهایی که معمولاً برای اشکالزدایی اسکریپتهای Python استفاده میکنید، بهتر یکپارچه میشود.
با این حال، TensorFlow وقتی Keras را بهعنوان API اصلی خود پذیرفت، استفاده از آن بسیار سادهتر شد. از آنجایی که TensorFlow همچنان برای سیستمهای تولیدی محبوب است، یادگیری آن ایده بدی نیست، مخصوصاً اگر هدف شما توسعه نرمافزار برای صنایع است (بهویژه اگر قصد دارید در گوگل، جایی که TensorFlow توسعه یافته، کار کنید!). من همچنان TensorFlow را در دورههایم تدریس میکنم، زیرا بیشتر یادگیرندگان ما در نهایت به دنبال کار در صنعت هستند. با این حال، PyTorch در حوزه تحقیقاتی محبوب است و در دنیای حرفهای نیز به سرعت در حال پیشی گرفتن از TensorFlow است. اگر یکی را یاد بگیرید، یادگیری دیگری آسانتر خواهد بود.
سؤال: یادگیرندگان هنگام شروع با TensorFlow یا PyTorch با چه چالشهای رایجی مواجه میشوند؟
خب، اگر مثالها و آموزشهای خوبی برای شروع داشته باشید، به نظر من چالش اصلی سینتکس هیچ یک از این فریمورکها نیست. چالش بیشتر در درک نحوه بهینهسازی آموزش یک شبکه عصبی عمیق است. آزمایشهای زیادی برای تعیین ساختار شبکه، انتخاب توابع خاص، لایههای dropout و مهمتر از همه مهندسی ویژگیها لازم است که زمانبر است.
سؤال: تجربه عملی واقعی تا چه حد در تسلط بر این فریمورکها و استخدام اهمیت دارد؟
اگر شغل شما شامل آموزش مدلهای جدید از ابتدا باشد، تجربه عملی ضروری است! درک شهودی از این که یک مسئله خاص به چه پیچیدگی شبکهای نیاز دارد، چگونگی جلوگیری از overfitting و بهینهسازی عملکرد مدلها اهمیت دارد. هنگام کار با شبکهها و دادههای بزرگ، فرآیند تنظیم و بهینهسازی میتواند بسیار هزینهبر باشد. تجربه کلیدی است تا تصمیمات خوبی از همان ابتدا گرفته و آنها را بهصورت آگاهانه و مؤثر بهبود دهید.
عملکرد PyTorch در مقابل TensorFlow در کاربردهای واقعی
هر دو فریمورک PyTorch و TensorFlow در کاربردهای واقعی مورد استفاده قرار میگیرند. در آزمایشهای کوچک، این فریمورکها عملکردی تقریباً برابر دارند. TensorFlow بهینهسازی حافظه قوی، سازگاری گسترده با دستگاهها (از جمله موبایل) و استفاده بهینه از GPU را ارائه میدهد که از مزایای گراف محاسباتی ایستا آن است.
با این حال، فاصله عملکردی بین TensorFlow و PyTorch بهطور قابل توجهی کاهش یافته است، زیرا PyTorch اکنون از ویژگیهایی مانند torch.compile و بهینهسازی در سطح گراف پشتیبانی میکند که سرعت و کارایی حافظه را افزایش میدهند. هر دو فریمورک عملکرد بالایی دارند و مزایا و معایب آنها بسته به نوع بار کاری و محیط پیادهسازی متفاوت است.
PyTorch در انعطافپذیری خود برجسته است. این فریمورک میتواند بهطور مؤثر مقیاسبندی شود و مانند TensorFlow، روی سختافزارهای مختلف اجرا شده و از قدرت GPU بهره ببرد. با این حال، مدل گراف پویا در محیطهایی که نیاز به تغییرات سریع و اشکالزدایی دارند، عملکرد برجستهای دارد.
اگر سرعت و سازگاری سختافزاری TensorFlow برایتان جذاب است و میخواهید در توسعه برنامههای یادگیری عمیق با این فریمورک پیشرو باشید، دوره گواهینامه TensorFlow Developer Certificate ما را در نظر بگیرید. این دوره مقدمهای بر شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی، شبکههای عصبی و سایر مهارتهای توسعه TensorFlow ارائه میدهد.
چه زمانی از PyTorch و چه زمانی از TensorFlow در پروژهها استفاده کنیم
PyTorch به دلیل انعطافپذیری و سهولت استفاده، در محیطهای دانشگاهی و تحقیقاتی بسیار محبوب است. شرکت Genentech از این فریمورک در تحقیقات خود در زمینه درمان سرطان استفاده کرده است و به توسعه داروهای قدرتمند و نجاتدهنده زندگی کمک کرده است.
در حالی که انعطافپذیری و سهولت اشکالزدایی PyTorch آن را به انتخاب محبوبی برای پژوهش و توسعه تبدیل کرده است، این فریمورک در کاربردهای تجاری نیز استفاده میشود. برای مثال، شرکت Toyota از PyTorch برای پردازش ویدیو به منظور هدایت خودروهای خودران بهره میبرد.
گوگل TensorFlow 2.0 را توسعه داده و از آن در قابلیتهای جستجوی عکس و ترجمه لحظهای خود استفاده میکند. Spotify از این فریمورک برای ارائه توصیههای موسیقی شخصیسازی شده و PayPal به عنوان بخشی از سیستمهای تشخیص تقلب خود استفاده میکند.
کدام فریمورک برای مسیر شغلی شما مناسبتر است؟
اگر قصد دارید برای یک شرکت خاص کار کنید، ضروری است که به دقت درباره آن سازمان تحقیق کنید و ببینید با چه ابزارهایی کار میکنند. یادگیری PyTorch یا TensorFlow درهای جدیدی در مسیر شغلی شما در حوزه AI/ML باز میکند، اما بسیاری از کارفرمایان ترجیح مشخصی به یک فریمورک دارند.
برای مثال، اگر هدف شما کار در محیط دانشگاهی، یک آزمایشگاه تحقیقاتی یا استارتاپ است، انعطافپذیری PyTorch ممکن است آن را به مناسبترین انتخاب تبدیل کند. PyTorch برای آزمایش و نمونهسازی مناسب است و با ابزارهای موجود در چنین محیطهایی به خوبی هماهنگ میشود.
کارفرمایان سازمانی و تیمهای تولید اغلب TensorFlow Extended (TFX) را ترجیح میدهند، یک پلتفرم ML آماده تولید برای پیادهسازی، مدیریت خطوط لوله و نظارت، به دلیل مجموعه ابزارهای بالغ TensorFlow، سازگاری گسترده با سختافزار و قابلیت مقیاسپذیری بالا.
البته این انتخابها قطعی نیستند و هر دو فریمورک برای کارفرمایان بالقوه ارزشمند هستند. صرف زمان برای آشنا شدن با ابزارهای مورد علاقه در صنعت خود به شما کمک میکند متمایز شوید و تصمیم آگاهانهای درباره مهارتهایی که باید روی آنها تمرکز کنید بگیرید. هر فریمورک که انتخاب کنید، مهارتهای اصلی مانند پیشپردازش دادهها، تنظیم مدل و پیادهسازی، در هر دو فریمورک و در اکثر نقشهای ML قابل استفاده هستند.
توسعه مهارتهای قابل انتقال بین فریمورکها
بسیاری از مهارتهایی که در یک دوره Python یا TensorFlow میآموزید، قابل انتقال به سایر فریمورکها هستند. گواهینامههای گیت در یادگیری ماشین، مفاهیم کلیدی مانند موارد زیر را پوشش میدهند:
معماری شبکه عصبی
آموزش و بهینهسازی مدل
پردازش زبان طبیعی
بینایی ماشین
پیشپردازش و مدیریت دادهها
پیادهسازی مدل
قابلیت مقیاسپذیری
دورههای پایه در علوم داده نیز میتوانند ارزشمند باشند، به ویژه برای افرادی که قصد تغییر مسیر شغلی دارند و پسزمینهای در علوم کامپیوتر ندارند.
مسیرهای شغلی: فرصتهایی که PyTorch و TensorFlow ارائه میدهند
TensorFlow و PyTorch میتوانند گزینههای شغلی متنوعی را برای شما باز کنند.
مهارت در PyTorch برای کارفرمایانی که به دنبال پر کردن موقعیتهای زیر هستند، مطلوب است:
نقشهای دستیار پژوهشی AI در صنایع مختلف، از جمله پزشکی و داروسازی
موقعیتهای دانشگاهی یا مسیر PhD در دانشگاهها
استارتاپهایی که بر نوآوری، پردازش زبان طبیعی یا سیستمهای بینایی ماشین تمرکز دارند
نقشها در سازمانهای متنباز متمرکز بر AI
با مهارت در TensorFlow، افراد میتوانند در زمینههای زیر فعالیت کنند:
موقعیتهای مهندس ML تولیدی در صنایع مختلف، از جمله مالی تا سرگرمی
نقشهای متمرکز بر بینایی ماشین در شرکتهای مهندسی و خودروسازی
توسعه برنامههای AI برای Android/iOS با TensorFlow Lite
موقعیتهای MLOps در سازمانهای بزرگ
نقشهای مدیریت محصول AI در محیطهای سازمانی
افزودن مهارت در PyTorch یا TensorFlow به رزومه شما میتواند درهای جدیدی در مسیر شغلی باز کند، از جمله موقعیتهایی با حقوق سالانه 200,000 دلار یا بیشتر. مسیر دستیابی به این فرصتهای شغلی جدید با شرکت در یک دوره تنسورفلو یا پای تورچ آغاز میشود.
چگونه تسلط بر فریمورکها از رشد بلندمدت شغلی در AI/ML پشتیبانی میکند
دریافت گواهینامه در یک فریمورک اصلی AI/ML تعهد شما به توسعه مهارتهای آماده صنعت را نشان میدهد و میتواند فرصتهای شغلی متنوعی را برایتان باز کند. این گواهینامهها سطحی از تسلط را نشان میدهند که فراتر از یک دوره آموزشی است و به کارفرمایان اثبات میکند که شما میتوانید یادگیری عمیق را برای حل مسائل واقعی به کار ببرید.
اگر علاقهمند به فعالیت بهعنوان پژوهشگر AI، مهندس یادگیری ماشین یا دانشمند داده هستید، کسب تجربه عملی از این نوع ضروری است. دورههای گیت شما را از فرآیند ساخت اولین پروژه TensorFlow یا PyTorch هدایت میکنند. پس از آن میتوانید با پروژههای شخصی یا مشارکت در پروژههای متنباز، نمونهکار خود را گسترش داده و رزومه خود را تقویت کنید.
این دورهها مثالهای کاربردی ارائه میدهند که به شما کمک میکنند سریعاً کار عملی را آغاز کنید. اگر در حال حاضر در محیط کاری هستید، میتوانید آنچه را آموختهاید تقریباً بلافاصله اعمال کنید و تعهد خود به توسعه مهارتها را به کارفرمای خود نشان دهید.
چگونه پس از دورهها و گواهینامههای PyTorch یا TensorFlow پیشرفت کنیم
دورههای گیت در PyTorch و TensorFlow به افراد کمک میکنند تا به روشهای مختلف مسیر شغلی خود را پیش ببرند. برای مثال:
فریلنسرها میتوانند مهارتهای یادگیری ماشین را از طریق گیت توسعه دهند و از آن برای ارائه اپلیکیشنهای مبتنی بر AI به مشتریان خود استفاده کنند.
افرادی که مسیر شغلی خود را تغییر میدهند میتوانند یک پروژه Capstone در PyTorch یا TensorFlow به نمونهکار خود اضافه کنند و به آنها کمک میکند یک شغل سطح مبتدی در ML به دست آورند.
حرفهایهای میانسال که به دنبال چالش جدید هستند، میتوانند دوره PyTorch را همراه با یک گواهینامه ابری بگذرانند تا به سمت MLOps حرکت کنند.
امروزه، استخدامکنندگان بیشتر به مهارتهای عملی و واقعی متقاضیان توجه دارند تا مدرکی که سالها پیش دریافت کردهاند. طبق گزارش لینکدین، 75٪ از متخصصان استخدام میگویند که استخدام مبتنی بر مهارت در حال افزایش است. ساخت یک نمونهکار قوی بر اساس فناوریهای مدرن و پرتقاضا، راهی مؤثر برای جلب توجه استخدامکنندگان است. دورههای گیت با پروژههای عملی، روشی مقرونبهصرفه و در دسترس برای یادگیری مهارتهای ارزشمند جدید محسوب میشوند.
یادگیری PyTorch و TensorFlow با گیت
چه تصمیم بگیرید با PyTorch کار کنید و چه TensorFlow، در فهرست دورههای ما تعداد زیادی دوره عملی خواهید یافت. دورهها و بوتکمپهای TensorFlow و PyTorch به شما کمک میکنند تا ساخت مدلهای خود را آغاز کنید و مثالهای کاربردی واقعی در زمینههایی مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین ارائه میدهند.
