So sánh Keras vs Tensorflow vs Pytorch: Sự khác biệt chính giữa các frame deep learning

Pytorch Tensorflow Keras – Học sâu là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI), một lĩnh vực ngày càng phổ biến trong nhiều thập kỷ qua. Giống như bất kỳ khái niệm mới nào, bạn cần thời gian để trả lời câu hỏi và tìm hiểu về nó trước khi sử dụng trong các ứng dụng của thế giới thực. Nhưng trước khi chúng tôi khám phá sự khác biệt của Pytorch Tensorflow Keras, hãy dành một chút thời gian để thảo luận và xem xét học sâu.

Deep learning là gì?

Người ta thường nghe các thuật ngữ “deep learning” “machine learning” và “artificial intelligence” được sử dụng thay thế cho nhau và điều đó thường dẫn đến những hiểu lầm trầm trọng. Deep learning và machine learning đều là một phần của trí tuệ nhân tạo, cụ thể hơn, deep learning là một phần thuộc machine learning. Hiểu được sắc thái của các khái niệm này là điều cần thiết khi tìm hiểu về Pytorch Tensorflow Keras.

Deep learning hoạt động bằng cách bắt chước các con đường thần kinh của bộ não con người trong việc xử lý dữ liệu, sử dụng nó để ra quyết định, phát hiện các đối tượng, nhận diện lời nói và dịch ngôn ngữ. Deep learning có thể học được mà không cần sự giám sát hoặc can thiệp của con người, rút ​​ra từ dữ liệu không có cấu trúc và không được dán nhãn.

Deep learning diễn giải quá trình machine learning bằng cách sử dụng một mức độ phân cấp của các mạng lưới thần kinh nhân tạo, được xây dựng giống như bộ não con người, với các điểm nút thần kinh kết nối trong một trang web. 

Trong khi các chương trình machine learning truyền thống hoạt động với phân tích dữ liệu một cách tuyến tính, chức năng phân cấp của Deep Learning cho phép máy xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp phi tuyến tính.

Dưới đây là một số nguồn kiến thức giúp bạn mở rộng hiểu biết của mình trong lĩnh vực hấp dẫn này: 

• A deep learning tutorial
• A spotlight on deep learning frameworks
• A discussion of deep learning algorithms

Tìm hiểu về deep learning

Pytorch Tensorflow Keras: Đặc điểm của Keras

Keras là một giao diện lập trình ứng dụng mạng thần kinh cấp cao (API) vô cùng hữu ích được viết bằng Python. Thư viện mạng thần kinh mã nguồn mở này được thiết kế để cung cấp thử nghiệm nhanh với các mạng thần kinh sâu và nó có thể hoạt động trên CNTK, Tensorflow và Theano. Keras tập trung vào việc tạo dựng module, tạo sự thân thiện với người dùng và khả năng mở rộng. Nó không xử lý các hoạt động máy tính cấp thấp. Thay vào đó, nó điều hướng đến một thư viện khác được gọi là backend.

Keras đã được thông qua và tích hợp vào Tensorflow từ giữa năm 2017. Người dùng có thể truy cập nó thông qua module TF.Keras. Tuy nhiên, thư viện Keras vẫn có thể hoạt động riêng biệt và độc lập.

Pytorch Tensorflow Keras: Đặc điểm của Pytorch

Pytorch là một framework của deep learning tương đối mới dựa trên Torch. Được phát triển bởi Nhóm nghiên cứu AI của Facebook và mã nguồn mở trên GitHub vào năm 2017, nó được sử dụng cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

Pytorch nổi tiếng về sự đơn giản, dễ sử dụng, linh hoạt, sử dụng bộ nhớ hiệu quả và đồ thị tính toán động. Nó cũng được bản địa hóa, hỗ trợ quản lý coding dễ dàng hơn và tăng tốc độ xử lý.

Framework của Pytorch

Pytorch Tensorflow Keras: Đặc điểm của Tensorflow

TensorFlow là một framework học sâu toàn diện do Google phát triển và được phát hành vào năm 2015. Nó được biết đến với các tài liệu và hỗ trợ đào tạo, các tùy chọn sản xuất và triển khai có thể mở rộng, nhiều cấp độ trừu tượng hóa và hỗ trợ cho các nền tảng khác nhau, như Android. 

TensorFlow là một thư viện toán học tượng trưng được sử dụng cho các mạng thần kinh và phù hợp nhất cho lập trình DataFlow trên một loạt các tác vụ khác nhau. Chương trình này cũng cung cấp nhiều cấp độ trừu tượng cho việc xây dựng và đào tạo các mô hình.

Mở ra một cánh cổng đầy hứa hẹn và phát triển nhanh trong trong thế giới deep learning, Tensorflow cung cấp một hệ sinh thái linh hoạt, toàn diện về các nguồn lực, thư viện và công cụ cộng đồng tạo điều kiện xây dựng và triển khai các ứng dụng machine learning. Như đã được đề cập trước đây, Tensorflow đã kết hợp với Keras, tuy nhiên, cả 2 vẫn tồn tại nhiều vấn đề. 

Cho dù vậy, chúng ta vẫn sẽ so sánh đầy đủ 2 framework này, đặc biệt người dùng Keras không nhất thiết phải sử dụng TensorFlow.

Theano – Khung deep learning đến sau nhưng không “muộn”

Mặc dù bài viết này tập trung vào Pytorch Tensorflow Keras nhưng chúng ta nên dành một chút thời gian để nhìn nhận về Theano. Theano từng là một trong những thư viện deep learning phổ biến hơn, một dự án nguồn mở cho phép các lập trình viên xác định, đánh giá và tối ưu hóa các biểu thức toán học, bao gồm các mảng đa chiều và các biểu thức có giá trị ma trận.

Thư viện Theano 

Theano được phát triển bởi Đại học de Montreal vào năm 2007 và là một thư viện nền tảng quan trọng được sử dụng cho deep learning trong Python. Nó được được coi là cha đẻ của các framework deep learning và đã không nhận được nhiều sự ủng hộ từ các nhà nghiên cứu bên ngoài giới học thuật.

Giờ đây, hãy cùng khám phá sự khác biệt của Pytorch vs Tensorflow.

PyTorch vs TensorFlow

Cả Tensorflow và Pytorch đều cung cấp các trừu tượng hữu ích giúp giảm bớt sự phát triển của các mô hình bằng cách giảm code các bản mẫu. Chúng khác nhau vì Pytorch có cách tiếp cận “pythonic” hơn và được định hướng đối tượng, trong khi Tensorflow cung cấp nhiều tùy chọn khác nhau.

Pytorch được sử dụng cho nhiều dự án deep learning ngày nay và sự phổ biến của nó đang gia tăng trong giới nghiên cứu về AI, mặc dù trong ba frameworks chính, nó ít phổ biến nhất. Xu hướng dự đoán rằng các thay đổi sẽ diễn ra sớm hơn dự kiến.

Khi các nhà nghiên cứu muốn linh hoạt khả năng debug và có thời gian đào tạo ngắn hơn, họ chọn Pytorch. Pytorch chạy trên các hệ điều hành Linux, MacOS và Windows.

Nhờ có các framework ghi lại và sự phong phú của các mô hình và hướng dẫn đào tạo, Tensorflow là công cụ yêu thích của nhiều chuyên gia và nhà nghiên cứu trong ngành. TensorFlow cung cấp hình ảnh trực quan tốt hơn, cho phép các nhà phát triển debug và theo dõi quá trình đào tạo thuận tiện hơn.

Tensorflow cũng đánh bại Pytorch trong việc triển khai các mô hình đào tạo để sản xuất, nhờ vào TensorFlow Serving framework. Pytorch không cung cấp framework như vậy, do đó các nhà phát triển cần sử dụng Django hoặc Flask làm máy chủ back-end.

Trong lĩnh vực dữ liệu tương đồng, Pytorch đã đạt được hiệu suất tối ưu bằng cách dựa vào hỗ trợ bản địa hóa để thực hiện không đồng bộ thông qua Python. Tuy nhiên, với TensorFlow, bạn phải viết mã thủ công và tối ưu hóa mọi hoạt động chạy trên một thiết bị cụ thể để cho phép phân phối chương trình huấn luyện. Tóm lại, bạn có thể sao chép mọi thứ từ Pytorch trong Tensorflow mà chỉ cần làm việc chăm chỉ hơn với nó.

Nếu bạn chỉ bắt đầu khám phá deep learning, bạn nên học Pytorch trước do sự phổ biến của nó trong cộng đồng nghiên cứu. Tuy nhiên, nếu bạn quen thuộc với deep learning, machine learning và muốn tập trung vào việc kiếm một công việc trong ngành càng sớm càng tốt, hãy học Tensorflow trước. 

Bây giờ, đã đến lúc chúng ta cùng xem xét sự khác biệt của Pytorch vs Keras.

PyTorch vs Keras

Cả hai lựa chọn này đều tốt nếu bạn chỉ mới bắt đầu làm việc với các framework của deep learning. Các nhà toán học và các nhà nghiên cứu có kinh nghiệm sẽ thấy Pytorch thú vị hơn theo ý thích của họ. Keras phù hợp hơn cho các nhà phát triển muốn một framework linh hoạt cho phép họ xây dựng, đào tạo và đánh giá các mô hình của họ một cách nhanh chóng. Keras cũng cung cấp nhiều tùy chọn triển khai hơn và quá quá trình xuất mô hình cũng sẽ dễ dàng hơn. 

So sánh PyTorch vs Keras

Tuy nhiên, hãy nhớ rằng Pytorch nhanh hơn Keras và có khả năng debug tốt hơn. 

Cả hai nền tảng đều quá phổ biến với việc cung cấp nhiều tài nguyên học tập. Keras có quyền truy cập mượt mà khi code và hướng dẫn có thể tái sử dụng bất cứ lúc nào, trong khi Pytorch có một cộng đồng xuất sắc giúp hỗ trợ và phát triển tích cực.

Keras là lựa chọn tốt nhất khi bạn làm việc với các bộ dữ liệu nhỏ, tạo mẫu nhanh và hỗ trợ nhiều trong back-end. Nó là framework phổ biến nhất nhờ tính tối giản tương đối của mình. Keras hiện chạy trên Linux, MacOS và Windows.

TensorFlow vs Keras

TensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở hoàn toàn, một thư viện cho nhiều tác vụ machine learning, trong khi Keras là một thư viện mạng thần kinh cấp cao chạy trên Tensorflow. Cả hai đều cung cấp các API cấp cao dùng để xây dựng và đào tạo các mô hình một cách dễ dàng nhưng Keras thân thiện hơn với người dùng vì có tích hợp Python. 

Các nhà nghiên cứu chuyển sang Tensorflow khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn, các nhiệm vụ tìm kiếm đối tượng cần đến các chức năng hiện đại có hiệu suất cao. TensorFlow chạy trên các hệ điều hành Linux, MacOS, Windows và Android. Framework này được phát triển bởi Google Brain, hiện đang được sử dụng cho nhu cầu nghiên cứu và sản xuất của Google. 

Bạn đọc nên nhớ rằng việc so sánh Tensorflow và Keras không phải là cách tốt nhất để tiếp cận câu hỏi vì Keras hoạt động như một vỏ bọc cho framework của Tensorflow. Do đó, bạn có thể xác định một mô hình với giao diện của Keras, dễ sử dụng hơn, sau đó thả xuống TensorFlow khi bạn cần sử dụng một tính năng mà Keras không có hoặc bạn đang tìm kiếm chức năng TensorFlow cụ thể. Sau đó, bạn có thể đặt code TensorFlow của mình trực tiếp vào mô hình đào tạo Keras. 

Cuối cùng, sử dụng các ứng dụng học máy TensorFlow và Kera cho hệ thống mạng thần kinh sâu.

Theano vs Tensorflow

Nhắc lại một lần nữa, trong khi trọng tâm của bài viết này là về Pytorch Tensorflow Keras, thật hợp lý khi đưa Theano vào cuộc thảo luận. Theano sở hữu khả năng tính toán nhanh chóng và nó chuyên training các thuật toán mạng thần kinh sâu. Đây là nền tảng chéo và có thể chạy trên cả đơn vị xử lý trung tâm (CPU) và Đơn vị xử lý đồ họa (GPU). 

Tensorflow cũng chạy trên CPU và GPU. Nó dựa trên tính toán đồ thị, cho phép nhà phát triển trực quan hóa cấu trúc của mạng thần kinh tốt hơn bằng cách sử dụng TensorBoard, giúp debug dễ dàng hơn.

So sánh Theano vs Tensorflow

Đâu là lựa chọn tốt nhất trong Pytorch Tensorflow Keras?

Các tình huống và nhu cầu của mỗi người đều khác nhau, do đó, nó dẫn đến những đặc điểm khác nhau của mỗi dự án AI của bạn. 

Dưới đây sẽ là biểu đồ phân biệt rõ các tính năng của Pytorch Tensorflow Keras giúp bạn có cái nhìn khách quan nhất:

Dựa trên tinh thần học tập không bao giờ là đủ, hãy cố gắng học cách sử dụng càng nhiều frameworks càng tốt. Nói cách khác, để so sánh Pytorch Tensorflow Keras, chúng tôi khuyến khích bạn tìm hiểu cả ba cách chúng kết hợp với nhau để tìm ra chúng khác nhau như thế nào. 

Theo dõi Cole.vn để tham gia và khóa học lập trình ai, giúp bạn lĩnh hội những kiến thức mới mẻ và xu hướng thời đại hiện nay.

>>Xem thêm: Học lập trình AI cho người mới bắt đầu