TensorFlow vs PyTorch

Современная индустрия машинного обучения уже давно вышла за пределы академических лабораторий, став значимой частью технологий, используемых в бизнесе и повседневной жизни. Все чаще специалисты, желающие создавать глубокие нейронные сети, встают перед выбором программных инструментов. На рынке существует несколько заметных фреймворков для работы с моделями, но именно два из них, будучи лидерами, привлекают наибольшее внимание. Они снискали популярность благодаря гибкости, эффективности и широкой поддержке со стороны сообществ разработчиков. Но определиться, какая библиотека больше подходит конкретным задачам, порой бывает непросто. Чтобы внести ясность, полезно детально разобраться в особенностях этих инструментов, взвесить их плюсы и минусы, а также понять, в каком направлении они развиваются.

TensorFlow vs PyTorch: основные аспекты сравнения

Если рассматривать, какой фреймворк выбрать для практического применения, важно оценить целый набор критериев. В первую очередь речь идет о простоте написания кода и удобстве отладки. Также значение имеет производительность, поддержка распределенных вычислений, наличие готовых примеров и обучающих ресурсов, а еще экосистема вокруг каждого решения. Именно эти параметры формируют повседневный опыт разработчика и влияют на скорость внедрения. При этом у каждой библиотеки есть собственная философия и особенности реализации, которые позволяют эффективнее решать одни задачи и при этом усложняют другие.

Далее мы подробно остановимся на ключевых аспектах обеих библиотек. Такая информация будет полезна начинающим специалистам, желающим влиться в мир глубокого обучения, а также практикам, которые задумываются о переходе с одной платформы на другую или хотят расширить арсенал доступных инструментов. При правильном понимании внутреннего устройства и доступных возможностей проще выстраивать эксперименты, интегрировать модели в рабочие процессы и искать оптимальные способы реализации проектов.

Краткий исторический обзор

Любое серьезное сравнение обычно начинается с вопроса о происхождении и эволюции. Разработка фреймворка TensorFlow велась в недрах Google и стала прямым продолжением предыдущих инструментов (Theano, DistBelief). Он вышел в открытый доступ в 2015 году, получив огромную популярность за счет своего авторитетного происхождения и мощных возможностей для распределенного обучения. Вскоре стали появляться дополнительные модули, позволяющие обучать модели не только на одиночном GPU, но и на целых кластерах. Расцвет облачных сервисов усилил эту тенденцию, сделав использование распределенных вычислений повседневным делом.

PyTorch, в свою очередь, возник из библиотеки Torch, популярной среди исследователей. Его разработка велась в стенах Facebook (теперь Meta), где команды, занимающиеся компьютерным зрением и обработкой текста, нуждались в гибком решении. Первые публичные версии появились в 2016–2017 годах, быстро завоевав признание благодаря удобному императивному стилю программирования. Разработчики высоко оценили то, что во время написания кода можно было использовать привычный синтаксис Python, отлаживать и даже визуализировать результаты почти в режиме реального времени. Это оказалось особенно удобным для исследований, когда необходимо часто менять архитектуры сетей.

Подход к вычислительному графу

Одна из главных концепций, лежащих в основе современных библиотек для глубокого обучения, – вычислительный граф. Этот инструмент позволяет эффективно рассчитывать производные (градиенты) и организовывать параллельное выполнение операций. В ранних версиях TensorFlow применялась модель «статического» графа: разработчику нужно было сначала описать структуру вычислений, а затем запустить сессию, которая исполняла этот граф. В результате возникала некоторая инертность: изменить граф «на лету» было сложно, что мешало быстрой итерации при исследовательской работе.

PyTorch с самого начала предложил «динамический» граф, позволяющий вычислять все в привычном императивном стиле. Если нужно внести изменения, перепроверить часть расчетов, это делается так же, как в обычном коде Python. Благодаря этому пользователь мог проще отлаживать архитектуры, писать условные конструкции, применять циклы. Со временем TensorFlow тоже развивался, появились режимы Eager Execution и Keras 2.0, стремящиеся упростить написание кода. Тем не менее определенные отличия в философии остались: PyTorch всегда подчеркивает императивный стиль, TensorFlow более ориентирован на сборку графа, хотя предоставляет опциональную динамику.

Удобство кода и читаемость

Многие разработчики, выбирая инструмент, обращают внимание на синтаксис и структуру кода. В PyTorch работа с тензорами и операциями выглядит очень «питонистой». Люди, знакомые с NumPy, чувствуют себя комфортно: все операции можно проследить построчно, есть возможность поставить дебаг и моментально увидеть значения. TensorFlow, особенно в ранних версиях, требовал писать весьма специфичный код: создавались placeholder, определялась session, run-методы. С приходом Keras и Eager Execution часть проблем снялась, но все же PyTorch обычно воспринимается как более простой вариант для тех, кто привык к обычному процедурному стилю.

Впрочем, важно учесть, что если говорить о больших проектах, и тот, и другой фреймворк позволяют строить модульную структуру, разбивая архитектуры на классы. Пакет Keras, входящий в состав TensorFlow, делает написание свёрточных, рекуррентных и трансформерных моделей довольно компактным. PyTorch предлагает pytorch-lightning и другие высокоуровневые обёртки. В итоге, когда речь идет о промышленном использовании, и там, и там можно добиться приличной чистоты кода, нужно лишь грамотно выстроить проект.

Поддержка экосистемы

Сейчас глубокое обучение редко ограничивается самой библиотекой. Необходимо множество дополнительных инструментов: визуализация, средства отладки, модули для внедрения модели на мобильных устройствах, конвертация в разные форматы (ONNX), интеграция с облачными сервисами. TensorFlow за счет долговременной поддержки Google и крупных контрибьюторов имеет обширную экосистему. К примеру, TensorBoard широко используется для логирования и графиков. Есть TensorFlow Serving, помогающий развертывать модели в продакшн-среде. Наконец, TensorFlow Lite дает возможность запускать алгоритмы на смартфонах и даже микроконтроллерах.

PyTorch тоже не отстает, особенно после появления PyTorch Lightning, TorchServe, Mobile, интеграции с ONNX Runtime. Сообщество очень активно создает плагины, готовые слои, проекты вроде Detectron2 (для компьютерного зрения). С момента, когда PyTorch получил поддержку в AWS, Azure, Google Cloud, он также прочно закрепился в сфере облачных сервисов. Поэтому, если еще пару лет назад считалось, что TensorFlow лучше для производства, а PyTorch – скорее для исследований, то сегодня границы сильно стерлись.

Производительность и оптимизация

Отвечая на вопрос, у кого быстрее обучение или вывод, придется учитывать сразу множество факторов: версию библиотеки, конкретную архитектуру модели, тип GPU, драйверы, а также тонкости настройки гиперпараметров. В целом оба фреймворка работают достаточно эффективно, используя современные возможности CUDA для ускорения. Разработчики постоянно оптимизируют внутренние движки, добавляют поддержку новых типов ядер (Tensor Cores, например, в линейке NVIDIA).

TensorFlow долгое время позиционировался как лучший для масштабирования, ведь изначально создавался для распределенных кластеров в Google. PyTorch со временем доработал свои механизмы, и теперь можно запускать распределенное обучение на множестве узлов. Есть проекты типа Horovod и PyTorch Elastic, упрощающие настройку. В итоге, если правильно настроить окружение, обе библиотеки обеспечивают высокую производительность, и выбор скорее зависит от конкретных сценариев.

Инструменты визуализации и отладки

Поддержка отладочных средств является критическим фактором при выборе, особенно если речь идет об исследовательском процессе или разработке сложных моделей с нетривиальной архитектурой. TensorBoard, тесно связанный с TensorFlow, позволяет удобно строить графики обучения, смотреть распределение весов, изображения из слоев. Он стал своего рода стандартом для мониторинга метрик. При этом и PyTorch можно интегрировать с TensorBoard или использовать аналогичные решения (например, Weight & Biases).

В PyTorch отладка в императивном стиле выглядит понятнее. Когда код запускается построчно, легко использовать обычные инструменты Python, print, breakpoint. С TensorFlow исторически было сложнее, так как статический граф не позволял так просто вставлять отладочные выражения. Однако теперь, при использовании режима Eager Execution, ситуация улучшается. Тем не менее многие отмечают, что в PyTorch «чувствуешь» код ближе, поскольку он ближе к обычному Python-скрипту, а не к описанию графа.

Поддержка сторонних библиотек

Одним из критериев выбора может стать спектр готовых реализаций современных научных статей, наборов весов, обученных моделей. С одной стороны, Google Brain и исследователи, связанные с TensorFlow, выпускают большое количество open source-проектов: среди них BERT, EfficientNet, разные GAN-архитектуры. С другой, группы Facebook Research, Microsoft Research, Uber, Stanford активно публикуют коды на PyTorch. Многие научные статьи выходят с реализациями и на том, и на другом.

На GitHub полно репозиториев, где авторы предлагают обученные модели для компьютерного зрения, обработки языка, генерации изображений. Часто можно найти версии и для TensorFlow, и для PyTorch. Однако есть тенденция, что в последние годы больше новых научных разработок делаются именно на PyTorch. Это связано с тем, что исследователям удобнее гибко менять архитектуру «на лету». Тем, кто занят прикладными задачами, хватит того, что и там, и там существуют готовые фреймворки, упрощающие решение типичных сценариев.

Различия в стиле обучения

Пример реальной практической разницы заключается в том, как программист начинает проект. В TensorFlow можно быстро набросать архитектуру через Keras Sequential, соединив несколько слоев, настроить функцию потерь, выбор оптимизатора и запустить fit. Аналогичную простоту дает PyTorch Lightning: указываешь модель, датасет, оптимизатор, и все работает «из коробки». Однако в чистом PyTorch довольно легко писать низкоуровневый цикл обучения, где вручную дергаешь batch из DataLoader, делаешь forward pass, backward pass, optimizer.step. Это даёт огромную гибкость. В то же время Keras принудительно скрывает многие детали. Части разработчиков это нравится, а другие предпочитают полный контроль.

Обучающие ресурсы и комьюнити

Широта документации и поддержка со стороны сообщества важны не меньше, чем технические особенности. TensorFlow имеет официальный веб-сайт и обширный набор туториалов: от самых простых моделей до продвинутых примеров. Существуют книги, видео, курсы на Coursera и edX. PyTorch тоже не отстает: есть хороший официальный туториал, «рецепты» для решения распространенных задач, большая активность на GitHub. Вопросы, возникающие у новичков, почти всегда находят ответы на форумах или в Stack Overflow.

Можно отметить, что хотя TensorFlow появился раньше, PyTorch довольно быстро догнал по популярности. Присутствует активный телеграмм-канал, блоги, ютуб-лекции, где показывают наглядно, как писать код и строить модели. Если человек совсем новичок, ему подойдут курсы на онлайн-платформах, где обычно объясняют синтаксис обеих библиотек. В итоге нет ощущения дефицита информации.

Мобильные и встроенные системы

Когда речь заходит о внедрении моделей на мобильные устройства или в IoT, всплывают вопросы оптимизации под невысокие ресурсы. TensorFlow Lite считается довольно зрелым решением, позволяя запускать свёрточные сети на Android, iOS и даже микроконтроллерах. PyTorch Mobile появился чуть позже, но тоже предоставляет функции для упрощенной конвертации и оптимизации моделей. Для тех, кто занимается робототехникой, полезным может оказаться ROS-интеграция. И здесь поддерживаются обе библиотеки, хотя специфика среды может влиять на выбор.

Если требуется сугубо edge-вариант с критическим ограничением памяти, иногда проще использовать TensorFlow Micro. PyTorch мобильная версия при этом также постепенно набирает обороты, но можно наткнуться на некоторые несовместимости. Решение зачастую принимается исходя из того, какую технологическую стек используют разработчики приложения, насколько важна совместимость с уже готовым окружением.

Уровень корпоративной поддержки

В индустрии IT крупные компании обычно следят за стабильностью и безопасностью. Google официально поддерживает TensorFlow, активно развивает его экосистему, выпускает обновления, патчи, гарантирует долгосрочную поддержку. Meta (Facebook) делает ставку на PyTorch, вкладывает ресурсы в его развитие. Сейчас PyTorch перешел под эгиду PyTorch Foundation (часть Linux Foundation), где собираются топ-игроки для совместной работы. Подобный шаг говорит о том, что фреймворк уже занял сильные позиции, вышел за рамки одной компании.

По части масштабных внедрений, кажется, нельзя сказать, что TensorFlow имеет некий монопольный статус. Многие фирмы используют PyTorch в продакшне, особенно там, где важна гибкость при проектировании и частых изменениях. И все-таки TensorFlow часто оказывается выбором тех, кто привык к облачным сервисам Google, например GCP, либо хочет более легко интегрироваться с API для Android, потому что есть уже написанные официальные гайды.

Использование для обучения с подкреплением

Это еще одна интересная область, где алгоритмы применяются, скажем, для обучения агентов, играющих в компьютерные игры, или для управления роботами. Имеются фреймворки вроде Stable Baselines, где TensorFlow долгое время был главным «двигателем». Тем не менее PyTorch тоже добавлен, что дало возможность менять движок. Есть и специальные библиотеки (например, RLlib в составе Apache Ray), которые поддерживают оба варианта. С точки зрения эргономики PyTorch часто упрощает эксперименты, связанные со сложной логикой состояния окружающей среды. Но это скорее вопрос личных предпочтений, нежели объективной универсальности.

Примеры использования в научных и коммерческих проектах

В медицинской сфере, где нужно анализировать большие массивы снимков, нередко используют TensorFlow для обучения гигантских моделей на нескольких GPU-серверах. В стартапах, экспериментирующих с самыми современными архитектурами трансформеров, выберут PyTorch, потому что так проще менять структуру во время эксперимента. Банки и телеком-операторы, интегрирующие рекомендательные системы в онлайн-платформах, могут полагаться на любой из этих фреймворков, в зависимости от квалификации команд. Разработчики игр, создающие модули генерации контента, тоже не ограничены одним решением.

Так что нет четкого деления «один для науки, другой для бизнеса». История показала, что оба решения способны служить верой и правдой в разных контекстах. Опыт показывает, что если у команды есть традиция работать с TensorFlow, переход на PyTorch обычно делают ради улучшенной гибкости при исследованиях. Если же команда обучилась на PyTorch, порой остаются на нем, видя, что внедрение в продакшн-среду можно тоже организовать. Часто все упирается в навыки разработчиков и доступность готовых примеров под конкретную задачу.

Миграция и совместимость

Иногда возникает желание перенести модель из одного фреймворка в другой. Для этого существует формат ONNX (Open Neural Network Exchange), позволяющий экспортировать граф вычислений. Однако полная поддержка всех операций не всегда гарантия. Если в архитектуре применяются специфические слои, может потребоваться ручная доработка. С ростом популярности ONNX количество совместимых компонентов тоже возрастает, и у разработчиков появляется больше свободы.

Переносить большие проекты чаще всего непросто, так как кроме модели существует обвязка кода, конвейеры предобработки данных, отладочные скрипты. Поэтому перед выбором основного инструмента в новом проекте желательно четко представлять, что на нем предстоит делать, чтобы потом не переписывать все с нуля. При формировании стартапа или R&D-группы смотрят, какой стек технологий ближе команде.

Когда стоит применить один или другой

Если вы новичок, который просто хочет изучить основы, оба варианта приемлемы. PyTorch часто советуют ради быстрого погружения, пошаговой отладки. TensorFlow хорош, когда вы заинтересованы в интеграции с Google-сервисами, в классических форматах Keras, а также в мобильных решениях на базе TensorFlow Lite. Если вы участвуете в исследовательском проекте, многие научные лаборатории выбирают PyTorch из-за гибкости. Для распределенного обучения, особенно в гигантских масштабах, TensorFlow обладает богатым багажом. Хотя и PyTorch здесь не отстает.

Некоторые люди предпочитают комбинацию, используя, к примеру, PyTorch для быстрой разработки прототипов, а затем, при необходимости, перенося модель в TensorFlow для более понятной интеграции в имеющуюся инфраструктуру. Такой путь не всегда прост, но иногда оправдывается, если, к примеру, внутри компании уже есть деплоймент-средства, заточенные под TF.

Будущее развития

Фреймворки развиваются стремительно, получая регулярные обновления и новые фичи. TensorFlow внедряет новые уровни абстракции (вроде Keras Functional API), ориентируется на производительность TPU и микроконтроллеров. PyTorch, перейдя под крыло PyTorch Foundation, стремится сохранить простоту и расширить охват, предлагая более удобные инструменты для промышленного использования. Научное сообщество не сбавляет обороты, выпуская инновационные архитектуры, которые в большинстве случаев реализуют сразу в двух системах.

Вероятно, и TensorFlow, и PyTorch еще долго будут сосуществовать, как это обычно бывает в IT-сфере, где нет абсолютного победителя. Польза в том, что конкуренция стимулирует прогресс, заставляет команды разработчиков стремиться к лучшему пользовательскому опыту. А инженеры, в свою очередь, получают выбор, могут выбирать библиотеку, которая лучше решает их конкретные задачи.

Выводы

Если сравнивать TensorFlow vs PyTorch, нельзя назвать одного абсолютного лидера. У каждого из фреймворков есть свои сильные стороны. TensorFlow славится масштабируемостью, богатой экосистемой, поддержкой от Google, множеством инструментов для деплоя на мобильных устройствах. PyTorch привлекает легкостью освоения, «живым» императивным стилем, активным сообществом исследователей и разработчиков. В большинстве реальных сценариев и тот, и другой позволяет построить высококачественные глубокие сети, обучить их на больших наборах данных, а затем внедрить в производство.

Окончательное решение часто сводится к тому, какими навыками обладает команда, какие требования предъявляются к интеграции и что удобнее использовать в повседневной работе. Если вам нравится гибкая отладка, вы цените лаконичность Python-кода и хотите быстро экспериментировать, PyTorch выглядит отличным выбором. Если приоритет – развертывание в сложной корпоративной среде, тесная стыковка с Google Cloud, сохранение единого стека, TensorFlow может оказаться более естественным. При этом никакой запрет не мешает изучить оба. Люди, желающие быть готовыми к любой задаче, так и поступают, ведь синтаксис схож, а принципы обучения одинаковы.

TensorFlow vs PyTorch – это здоровая конкуренция, которая стимулирует прогресс. Подобная ситуация выгодна разработчикам и компаниям, позволяя выбирать лучшее из двух миров. Инструменты быстро обновляются, появляются новые версии, повышается производительность, снижается порог вхождения. Что бы вы ни выбрали для своего нового проекта, можете быть уверены, что получите доступ к мощным функциям, активному сообществу, множеству материалов для обучения. Главное – не бояться экспериментов и тщательно подходить к проектированию, ведь фреймворк – лишь часть уравнения, а успех конечной системы определяется качеством данных, грамотными гиперпараметрами и правильным тестированием.