TensorFlow và Pytorch: Bạn sẽ chọn framework nào?

Cả TensorFlow và PyTorch đều cung cấp các API hữu ích giúp dễ dàng phát triển các mô hình ứng dụng. Tuy nhiên, PyTorch có cách tiếp cận “pythonic” và hướng đối tượng hơn, trong khi TensorFlow cung cấp nhiều tùy chọn.

PyTorch được sử dụng cho nhiều dự án Deep Learning hiện nay và sự phổ biến của framework này ngày càng tăng trong nghiên cứu AI. Khi các nhà nghiên cứu yêu cầu tính linh hoạt, khả năng Debug và thời gian đào tạo ngắn, họ thường chọn PyTorch.

Mặt khác, nhờ vào các tính năng đa dạng, TensorFlow cũng là một Framework yêu thích của nhiều chuyên gia trong ngành tuy nhiên được sử dụng trong công nghiệp nhiều hơn.

TensorFlow cũng vượt trội hơn PyTorch trong việc triển khai các Training Model (huấn luyện mô hình) trên sản phẩm thực tế nhờ framework TensorFlow Serving. Ngoài ra Tensorflow còn có thư viện TF Lite hỗ trợ triển khai trên nhiều phần cứng khác nhau.

Trong lĩnh vực tính toán dữ liệu song song (data parallelism), PyTorch đạt được hiệu suất tối ưu bằng cách dựa vào hỗ trợ gốc để thực thi không đồng bộ thông qua Python. Còn với TensorFlow, bạn phải viết code theo cách thủ công và tối ưu hóa mọi hoạt động để chạy trên một thiết bị cụ thể.

Nếu mới bắt đầu khám phá Deep Learning, bạn nên tìm hiểu PyTorch trước vì sự phổ biến của framework này trong cộng đồng nghiên cứu. Tuy nhiên, nếu đã quen với Machine Learning và Deep Learning cũng như đã kiếm được việc làm trong ngành, bạn hãy tìm hiểu TensorFlow.

Học Pytorch tại: https://protonx.io/courses/651bc9414269d1001a69c90f?utm_source=p_news&utm_medium=cpc&utm_id=pytorch