TensorFlow和PyTorch是兩個最受歡迎的開源深度學習框架，這兩個框架都為構建和訓練深度學習模型提供了廣泛的功能，并已被研發社區廣泛采用。但是作為用戶，我們一直想知道哪種框架最適合我們自己特定項目，所以在本文與其他文章的特性的對比不同，我們將以實際應用出發，從性能、可伸縮性和其他高級特性方面比較TensorFlow和PyTorch。

01性能

在選擇深度學習框架時，一個關鍵的考慮因素是你構建和訓練的模型的性能。

TensorFlow和PyTorch都進行了性能優化，這兩個框架都提供了大量的工具和技術來提高模型的速度。

就原始性能而言，TensorFlow比PyTorch更好一些。這兩個框架之間的一個關鍵區別是使用靜態計算圖而不是動態計算圖。在TensorFlow中，在模型訓練之前，計算圖是靜態構造的。這使得TensorFlow可以通過分析圖并應用各種優化技術來更有效地優化圖的性能。

而PyTorch使用動態計算圖，這意味著圖是在訓練模型時動態構建的。雖然這可能更靈活，更容易使用，但在某些情況下也可能效率較低。

但是記住這一點很重要

TensorFlow和PyTorch之間的性能差異相非常小，這是因為這兩個框架都對性能進行了優化，并提供了許多工具和方法來提高模型的速度，在很多情況下根本發現不了他們的區別。

除了使用靜態與動態計算圖之外，還有許多其他因素會影響模型的性能。這些因素包括硬件和軟件環境的選擇、模型的復雜性以及數據集的大小。通過考慮這些因素并根據需要應用優化技術，可以使用TensorFlow或PyTorch構建和訓練高性能模型。

除了原始性能，TensorFlow和PyTorch都提供了大量的工具和方法來提高模型的速度：

TensorFlow提供了多種優化方法，可以極大地提高模型的性能，例如自動混合精度和XLA。

XLA(加速線性代數):TensorFlow包括一個稱為XLA的即時(JIT)編譯器，它可以通過應用多種優化技術來優化模型的性能，包括常數折疊、代數簡化和循環融合。要啟用XLA，可以使用tf.config.optimizer.set_jit函數。

TFX (TensorFlow Extended): TFX是一套用于構建和部署機器學習管道的庫和工具，包括用于數據處理、模型訓練和模型服務的工具。TFX可以通過自動化所涉及的許多步驟，更有效地構建和部署機器學習模型。

tf.function函數裝飾器可以將TensorFlow函數編譯成一個圖，這可能比強制執行函數更快，可以利用TensorFlow的優化技術來提高模型的性能。

PyTorch通過使用torch.autograd 和torch.jit等提供了優化模型的方法，它提高模型的有效性

torch.autograd.profiler：通過跟蹤 PyTorch 模型的各種元素使用的時間和內存量，可以幫助找到瓶頸和代碼中需要改進的地方。

torch.nn.DataParallel：torch.nn.DataParallel 類可跨多個設備（例如 GPU）并行訓練 PyTorch 模型。通過使用 DataParallel，可以利用多個設備來增加模型的推理效率。

torch.jit：使用即時 (JIT) 編譯器優化 PyTorch 模型。torch.jit 將模型編譯成靜態計算圖，與動態圖相比可以更有效地進行優化。

靜態與動態計算圖定義的編碼示例:

如前所述，TensorFlow在原始性能方面比PyTorch略有優勢，這是由于它的靜態計算圖。

下面是一個在TensorFlow中構建前饋神經網絡的簡單例子:

 import tensorflow as tf
 
 # Define the model
 model = tf.keras.Sequential([
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)),
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
 ])
 
 # Compile the model
 model.compile(optimizer='adam',
               loss='sparse_categorical_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])
 
 # Fit the model
 model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

下面是在PyTorch中實現和訓練的相同模型:

 import torch
 import torch.nn as nn
 import torch.optim as optim
 
 # Define the model
 class Net(nn.Module):
     def __init__(self):
         super(Net, self).__init__()
         self.fc1 = nn.Linear(64, 64)
         self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
         self.fc3 = nn.Linear(64, 10)
     def forward(self, x):
         x = self.fc1(x)
         x = self.fc2(x)
         x = self.fc3(x)
         return x
 
 # Create the model instance
 model = Net()
 
 # Define the loss function and optimizer
 criterion = nn.CrossEntropyLoss()
 optimizer = optim.Adam(model.parameters())
 
 # Training loop
 for epoch in range(5):
     # Forward pass
     output = model(x_train)
 
     loss = criterion(output, y_train)
 
     # Backward pass and optimization step
     optimizer.zero_grad()
     loss.backward()
     optimizer.step()

這兩個例子都展示了如何構建和訓練一個簡單的前饋神經網絡，雖然方法不同但是他們的性能基本卻相同。對于性能的對比，目前來說兩個框架基本相同，差異可以忽略不計。

02可伸縮性

在選擇深度學習框架時，另一個重要考慮因素是可伸縮性。隨著模型的復雜性和規模的增長，需要一個能夠處理不斷增長的計算需求的框架。

這兩個框架都提供了擴展模型的策略，但它們處理問題的方式略有不同。

TensorFlow在設計時考慮了可伸縮性，并提供了許多用于分布式訓練和部署的工具。

例如，TensorFlow 的 tf. distribute API 可以輕松地跨多個設備和服務器分發訓練，而 TensorFlow Serving 可以將經過訓練的模型部署到生產環境。

PyTorch也提供用于分布式培訓和部署的工具，但重點更多地放在研究和開發上，而不是生產環境。

PyTorch 的 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 類可以跨多個設備并行訓練，而 PyTorch Lightning 庫（非官方）為分布式訓練和部署提供了一個高級接口。

TensorFlow

tf.distribute.Strategy：tf.distribute.Strategy API 可跨多個設備和機器并行訓練 TensorFlow 模型。有許多不同的策略可用，包括 tf.distribute.MirroredStrategy，它支持在單臺機器上的多個 GPU 上進行訓練，以及 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy，它在具有多個 GPU 的多臺機器上提供訓練。

tf.data.Dataset：可以為訓練構建了高效且高度并行化的數據管道。通過使用 tf.data.Dataset，可以輕松地并行加載和預處理大型數據集，這可以模型擴展到更大的數據集。

tf.keras.layers.Normalization：tf.keras.layers.Normalization 層實時規范化輸入數據，這可能有助于提高模型的性能。應用歸一化可以減少大輸入值的影響，這可以幫助模型更快地收斂并獲得更好的性能。

tf.data.Dataset.interleave：通過對數據并行應用函數，再次并行處理輸入數據。這對于數據預處理等任務非常有用，在這些任務中您需要對數據應用大量轉換。

Pytorch

torch.nn.parallel.DistributedDataParallel：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 類在多個設備和機器上并行訓練 PyTorch 模型。但是需要使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.init_process_group 設置分布式訓練環境。

torch.utils.data.DataLoader：創建一個數據迭代器，用于并行處理數據的加載和預處理。

torch.utils.data.distributed.DistributedSampler：類似于 torch.utils.data.DistributedSampler，但設計用于與 DistributedDataParallel 類一起使用。通過使用 DistributedSampler，可以確保在使用DistributedDataParallel 進行訓練時，每個設備都會收到平衡的數據樣本。

通過利用這些函數和類，可以將 TensorFlow 和 PyTorch 模型擴展到更大的數據集和更強大的硬件，構建更準確、更強大的模型。

下面介紹了提高可伸縮性的兩種不同方法。

TensorFlow的第一個例子使用了tf.distribute. mirrredstrategy:

 import tensorflow as tf
 
 # Define the model
 model = tf.keras.Sequential([
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)),
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
 ])
 
 # Compile the model
 model.compile(optimizer='adam',
               loss='sparse_categorical_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])
 
 # Define the distribution strategy
 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
 
 # Load the dataset
 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(64)
 
 # Define the training loop
 with strategy.scope():
     for epoch in range(5):
         for x_batch, y_batch in dataset:
           model.fit(x_batch, y_batch)

在PyTorch使用 torch.nn.DataParallel :

 import torch
 import torch.nn as nn
 import torch.optim as optim
 
 # Define the model
 class Net(nn.Module):
     def __init__(self):
         super(Net, self).__init__()
         self.fc1 = nn.Linear(64, 64)
         self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
         self.fc3 = nn.Linear(64, 10)
    
     def forward(self, x):
         x = self.fc1(x)
         x = self.fc2(x)
         x = self.fc3(x)
         return x
 
 # Create the model instance and wrap it in DataParallel
 model = nn.DataParallel(Net())
 
 # Define the loss function and optimizer
 criterion = nn.CrossEntropyLoss()
 optimizer = optim.Adam(model.parameters())
 
 # Training loop
 for epoch in range(5):
     # Forward pass
     output = model(x_train)
     loss = criterion(output, y_train)
     
     # Backward pass and optimization step
     optimizer.zero_grad()
     loss.backward()
     optimizer.step()

這兩個例子都展示了如何在多個設備上并行訓練，但TensorFlow對于分布式訓練的支持要比Pytorch更好一些。

03高級的特性

除了性能和可伸縮性之外，這兩個框架還提供了許多項目相關的高級特性。

例如，TensorFlow擁有強大的工具和庫生態系統，包括用于可視化的TensorBoard和用于模型部署和服務的TensorFlow Extended。

PyTorch也多個高級特性，一般都會命名為 torchXXX，比如torchvision，torchaudio等等

我們以TensorBoard為例介紹兩個庫的使用，雖然TensorBoard是TensorFlow的一部分，但是Pytorch也通過代碼部分兼容了數據部分的發送，也就是說使用Pytorch也可以往TensorBoard寫入數據，然后通過TensorBoard進行查看。

TensorFlow 在訓練時使用TensorBoard的callback可以自動寫入。

 import tensorflow as tf
 
 # Define the model
 model = tf.keras.Sequential([
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)),
     tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
 ])
 
 # Compile the model
 model.compile(optimizer='adam',
               loss='sparse_categorical_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])
 
 # Define a TensorBoard callback
 tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='logs')
 
 # Fit the model
 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])

Pytorch需要自行代碼寫入：

 import numpy as np
 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
 writer = SummaryWriter(comment='test_tensorboard')
 for x in range(100):
     writer.add_scalar('y=2x', x * 2, x)
     writer.add_scalar('y=pow(2, x)',  2 ** x, x)
     writer.add_scalars('data/scalar_group', {"xsinx": x * np.sin(x),
                                              "xcosx": x * np.cos(x),
                                              "arctanx": np.arctan(x)}, x)
 writer.close()

在高級特性中我覺得最主要的就是TensorFlow 中引入了Keras，這樣只需要幾行代碼就可以完成完整的模型訓練

 # Compile the model
 model.compile(optimizer='adam',
               loss='sparse_categorical_crossentropy',
               metrics=['accuracy'])
 model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

而Pytorch還要手動進行損失計算，反向傳播

     output = model(x_train)
     loss = criterion(output, y_train)
     
     # Backward pass and optimization step
     optimizer.zero_grad()
     loss.backward()
     optimizer.step()

雖然這樣靈活性很高，但是應該有一個像Keras這樣的通用方法（TensorFlow 也可以手動指定計算過程，并不是沒有），所以在這一部分中我覺得TensorFlow要比Pytorch好很多。

當然也有一些第三方的庫來簡化Pytorch的訓練過程比如PyTorch Lightning、TorchHandle等但是終究不是官方的庫。

04 最后總結

最適合你的深度學習框架將取決于你的具體需求和要求

TensorFlow 和 PyTorch 都提供了廣泛的功能和高級特性，并且這兩個框架都已被研發社區廣泛采用。作為高級用戶，我的個人建議是深入學習一個庫，另外一個庫代碼基本上是類似的，基礎到了基本上做到能看懂就可以了，比如

 class DNNModel(nn.Module):
     def __init__(self):
         super(DNNModel, self).__init__()
         self.fc1 = nn.Linear(2,4)
         self.fc2 = nn.Linear(4,8) 
         self.fc3 = nn.Linear(8,1)
         
     # 正向傳播
     def forward(self,x):
         x = F.relu(self.fc1(x))
         x = F.relu(self.fc2(x))
         y = nn.Sigmoid()(self.fc3(x))
         return y
 ################
 class DNNModel(models.Model):
     def __init__(self):
         super(DNNModel, self).__init__()
         
     def build(self,input_shape):
         self.dense1 = layers.Dense(4,activation = "relu",name = "dense1") 
         self.dense2 = layers.Dense(8,activation = "relu",name = "dense2")
         self.dense3 = layers.Dense(1,activation = "sigmoid",name = "dense3")
         super(DNNModel,self).build(input_shape)
  
     # 正向傳播
     @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape = [None,2], dtype = tf.float32)])  
     def call(self,x):
         x = self.dense1(x)
         x = self.dense2(x)
         y = self.dense3(x)
         return y

看看上面代碼的兩個類它們的區別并不大，對吧。

下面是google trends的趨勢對比，我們可以看到明顯的區別

審核編輯：湯梓紅