Machine learning (ML) telah menjadi bagian integral dari komputasi modern, merevolusi berbagai bidang mulai dari perawatan kesehatan hingga keuangan. Dua kerangka kerja yang paling populer untuk mengembangkan model ML adalah TensorFlow dan PyTorch. Keduanya menawarkan fitur-fitur yang kuat, pustaka yang luas, dan dukungan komunitas yang kuat. Namun, keduanya berbeda dalam hal desain, kegunaan, dan kinerja. Artikel ini memberikan perbandingan rinci tentang TensorFlow dan PyTorch, membantu para pengembang memilih alat yang tepat untuk kebutuhan mereka.
Pengantar TensorFlow dan PyTorch
TensorFlow kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang banyak digunakan dalam penelitian dan industri, yang dikembangkan oleh tim Google Brain. Kerangka kerja ini memiliki ekosistem end-to-end dari TensorFlow Extended (TFX) untuk pipeline ML produksi hingga TensorFlow Lite untuk pengiriman ke mobile dan edge. Eksekusi asinkron membuat TensorFlow efisien untuk penerapan skala besar.
PyTorch yang dikembangkan oleh Facebook AI Research Lab (FAIR), adalah kerangka kerja ML sumber terbuka populer lainnya yang dikenal dengan grafik komputasi dinamisnya. Fitur ini membuat PyTorch sangat mudah digunakan dan populer di kalangan akademisi. PyTorch menyediakan kemampuan yang kuat untuk aplikasi deep learning, dengan pendekatan Python yang mudah dipelajari dan diintegrasikan.
 |
| sumber: medium.com |
Kemudahan Penggunaan dan Fleksibilitas
TensorFlow dan PyTorch paling berbeda dalam pendekatan grafik komputasi mereka. TensorFlow secara historis mengharuskan pengguna untuk menentukan grafik statis sebelum menjalankan komputasi. Hal ini memberikan ruang untuk pengoptimalan dan manfaat penerapan tetapi dianggap kurang intuitif. Namun, TensorFlow 2.x memperkenalkan Eager Execution yang memungkinkan pengguna untuk mengeksekusi operasi dengan segera, mirip dengan PyTorch.
PyTorch di sisi lain, selalu mendukung grafik komputasi dinamis, memungkinkan eksekusi langsung. Hal ini memudahkan untuk men-debug dan memodifikasi model dengan cepat. Sintaks PyTorch lebih intuitif dan selaras dengan praktik pemrograman Python standar, menjadikannya pilihan yang lebih disukai oleh para peneliti dan mereka yang baru mengenal deep learning.
Kinerja dan Skalabilitas
TensorFlow lebih disukai untuk solusi ML tingkat produksi karena skalabilitasnya. TensorFlow mendukung pelatihan terdistribusi pada banyak GPU dan TPU (Tensor Processing Units), yang optimal untuk model berskala besar. Anda juga dapat dengan mudah menggunakan TensorFlow Serving dari TensorFlow untuk diterapkan ke produksi.
PyTorch telah mengadopsi peningkatan skalabilitas dengan Torch Serve untuk meningkatkan penyajian model. Meskipun PyTorch mendukung pelatihan multi-GPU dan komputasi terdistribusi, PyTorch secara tradisional lebih berfokus pada penelitian dan pembuatan prototipe daripada penerapan produksi skala besar. Namun, kemajuan terbaru telah membuat PyTorch lebih kompetitif di bidang ini.
Penerapan dan Integrasi
TensorFlow memiliki ekosistem penerapan yang lebih luas. Dalam ekosistem TensorFlow, TensorFlow Serving menangani penayangan model, sedangkan TensorFlow Lite melakukan pengoptimalan untuk perangkat seluler dan perangkat edge. Selain itu, TensorFlow.js memungkinkan eksekusi model di browser web, yang membuka kasus penggunaan tambahan.
PyTorch yang secara historis tertinggal dalam kemampuan penerapan - juga telah membuat langkah besar dengan diperkenalkannya TorchScript, yang memungkinkan mengekspor model PyTorch ke dalam representasi grafik untuk dioptimalkan dan dijalankan di berbagai lingkungan. PyTorch Mobile juga meningkatkan integrasinya dengan aplikasi seluler.
Pengadopsian oleh Komunitas & Industri
TensorFlow dan PyTorch memiliki dukungan komunitas yang besar dan dokumentasi yang komprehensif. TensorFlow, yang mendahului PyTorch dan dengan Google di belakangnya, memiliki adopsi industri yang lebih luas. TensorFlow menjalankan beban kerja produksi untuk banyak perusahaan berskala besar.
PyTorch telah menyebar dengan cepat di dunia akademis dengan kemudahan penggunaan dan fleksibilitasnya. Dan banyak makalah penelitian dan praktik terbaik AI dimulai dari PyTorch sebelum akhirnya menjadi bagian dari kerangka kerja yang diproduksi.
Kesimpulan
Pilihan antara TensorFlow dan PyTorch tergantung pada kebutuhan spesifik Anda. Jika Anda berfokus pada penelitian, pembuatan prototipe, dan fleksibilitas, PyTorch adalah pilihan yang sangat baik karena grafik komputasi dinamis dan sintaks yang intuitif. Jika Anda membutuhkan skalabilitas, solusi siap produksi, dan opsi penerapan yang luas, TensorFlow adalah pilihan yang lebih baik.
Kembali ke>>>> Topik & Kerangka Kerja Tingkat Lanjut