Tensorflow và PyTorch là hai framework mạnh mẽ nhất hiện nay để xây dựng và huấn luyện các mạng nơ ron nhân tạo. Thực tế là càng nhiều lựa chọn thì càng ít thỏa mãn. Câu hỏi đau đầu khi chúng ta có nhiều hơn một lựa chọn đó là: Chọn cái nào? Trong bài này, hãy cùng trituenhantao.io tìm hiểu và phân tích từng khía cạnh để từ đó bạn có thể lựa chọn framework phù hợp cho chính mình.
Tensorflow và PyTorch đều được phát triển với giấy phép mã nguồn mở. Đây là điều tuyệt vời, nó giúp cho cả hai framework đều có thể được cộng đồng tùy biến, nâng cấp và sử dụng miễn phí. Tensorflow được phát triển bởi Google và PyTorch được phát triển bởi Facebook. Đây là hai ông lớn công nghệ đầu tư rất nhiều nguồn lực cho việc phát triển Trí tuệ nhân tao.
Sự khác biệt quan trọng giữa hai framework này là cách chúng định nghĩa các biểu đồ tính toán (computational graph). Tensorflow sử dụng biểu đồ tĩnh còn PyTorch sử dụng biểu đồ động. Đối với biểu đồ tĩnh, toàn bộ các bước tính toán cần phải được xác định đầy đủ trước khi chạy mô hình. Biểu đồ động cho phép ta có các cách thao tác linh hoạt hơn. Với PyTorch ra có thể định nghĩa/can thiệp vào biểu đồ ngay cả khi mô hình đang chạy.
Nếu bạn quen với logic lập trình của Python thì bạn sẽ thấy rằng PyTorch trực quan và dễ hiểu hơn rất nhiều so với Tensorflow. Để có thể sử dụng được Tensorflow, ngoài việc hiểu về computational graph, bạn cần phải nắm được một vài khái niệm như (sessions, placeholders, v..v..). Do đó việc học Tensorflow khó hơn một chút so với PyTorch.
Cộng đồng là yếu tố quan trọng khi ta xem xét lựa chọn hai framework hoặc hai ngôn ngữ lập trình. Một cộng đồng lớn đồng nghĩa với nhiều tài nguyên để học và các vấn đề của bạn có thể đã có ai đó giải quyết và chia sẻ với cộng đồng. Là một framework tiên phong, Tensorflow luôn có cộng đồng lớn hơn PyTorch nhưng khoảng cách giữa chúng đang dần bị thu hẹp.
Nằm trong hệ sinh thái của Google, Tensorflow được đánh giá là tốt hơn PyTorch trên khía cạnh xây dựng và mở rộng mô hình phục vụ cho sản phẩm thực tế. Trong khi đó, PyTorch cung cấp một hệ sinh thái hỗ trợ tối đa việc thử nghiệm và nghiên cứu những ý tưởng mới.
Tùy thuộc vào mục đích và nhu cầu của mình mà bạn có thể đưa ra lựa chọn sử dụng Tensorflow hay PyTorch. Cả hai đều là framework tuyệt vời với sự hỗ trợ tối đa từ cộng đồng. Nếu bạn đang sản xuất các sản phẩm thực tế, có thể bạn sẽ nghiêng về Tensorflow nhưng nếu bạn là nhà nghiên cứu hoặc muốn thử nghiệm những ý tưởng mới thì PyTorch có thể là lựa chọn tốt đối với bạn.
Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng ngại chia sẻ với những người quan tâm. Hãy thường xuyên truy cập trituenhantao.io hoặc đăng ký (dưới chân trang) để nhận được những thông tin và kiến thức mới nhất về lĩnh vực!
-----