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「决战紫禁之巅」之深度学习框架篇:Keras VS PyTorch

发布时间:2019-06-27 06:10:35 所属栏目:经验 来源:机器之心编译
导读:副标题#e# TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。 过去几年里,Keras 和 PyTorch 日益成为广受用户欢迎的两种深度学习库,因为它们使用起来比 Tenso
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TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。

过去几年里,Keras 和 PyTorch 日益成为广受用户欢迎的两种深度学习库,因为它们使用起来比 TensorFlow 简单多了。

本文将分别对 Keras 和 PyTorch 的四个方面进行比较,你可以根据两种框架的优劣势以及自身的需要选择其中一种。

一、Keras 和 PyTorch 简介

Keras 于 2015 年 3 月首次发布,是能够在 TensorFlow、CNTK、Theano 或 MXNet 上运行的高级 API(或作为 TensorFlow 内的 tf.contrib)。Keras 的突出特点在于其易用性,它是迄今为止最容易上手且能够快速运行的框架。此外,Keras 能够直观地定义神经网络,函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。

PyTorch 于 2016 年 10 月发布,由 Facebook AI 研究团队开发,是专注于直接处理数组表达式的较低级别 API。与 Keras 相比,你能够拥有更强的灵活度以及对 PyTorch 的控制,同时又不需要进行太多的声明式编程(declarative programming)。

「决战紫禁之巅」之深度学习框架篇:Keras VS PyTorch

二、选择 Keras 还是 PyTorch?

有时,深度学习从业者会纠结于应该使用哪一种框架,这通常取决于个人喜好。下面将介绍 Keras 和 PyTorch 的几个方面对比,你可据此做出自己的选择。

1. 定义模型的类 vs 函数

Keras 在定义深度学习模型时提供函数式 API。通过函数式 API,神经网络被定义为一组序列函数,然后一个接一个地得到应用。例如,函数定义层 1 的输出是函数定义层 2 的输入。

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在使用 PyTorch 时,用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。与 Keras 类似,PyTorch 为用户提供作为组件的层,但由于这些层属于 Python 类,所以它们是类__init__() 方法中的引用,并通过类的 forward() 方法执行。

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相比而言,PyTorch 能够令你访问 Python 的所有类别特征,而不只是简单的函数调用。定义网络变得更加清晰,而且优雅。但如果你认为以最快的速度编写网络代码最为重要,则 Keras 对你来说更加易于使用。

2. 张量和计算图 vs 标准阵列

对于一般程序员来说,Keras API 会隐藏大量的混乱细节,定义网络层也非常直观。因而,你在默认设置下就足以入门。但当你想要实现一个非常先进或「独特的」模型时,才真正需要深入了解低级和本质的 TensorFlow。

但当你真正深入了解低级 TensorFlow 代码时,就会遇到一些挑战。你需要确保所有矩阵乘法对齐。更不要想着将层输出打印出来了,因为你会在终端上打印出一个很好的张量定义(Tensor definition)。

相较于 Keras,PyTorch 在这些方面往往更加宽容。你只需要了解每个层的输入和输出大小就可以了,并且 PyTorch 在这一点上做得非常好,你可以快速掌握。你不需要构建抽象的计算图(其内部情况你在调试时无法看到)。

PyTorch 的另一个优点在于其平滑性(smoothness),你可以在 Torch 张量和 Numpy 矩阵之间来回切换。但如果开发者需要实现一些自定义内容,则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦,这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。

实际上,PyTorch 的交互运算更加简单,两步即可:将 Torch 张量(变量对象)转换成 Numpy,然后进行反向运算即可。

当然,如果你不需要实现任何独特的内容,则 Keras 也表现的非常好,因为你不会遇到任何 TensorFlow 障碍。但如果想要实现一些独特的内容,则 PyTorch 可能会表现得更加平滑。

3. 训练模型

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开始训练

利用 Keras 训练模型超级简单!只需要一个简单的.fit(),你就可以开启模型训练之旅。

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而利用 PyTorch 训练模型包含以下几个步骤:

  • 每一批次的训练开始时初始化梯度
  • 在模型中运行前向传播
  • 运行后向传播
  • 计算损失和更新权重

所以,就训练模型来说,PyTorch 较为繁琐。

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4. 控制 CPU vs GPU 模式

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我们需要更多算力。

如果你已经安装了 tensorflow-gpu,则在 Keras 中能够使用 GPU 并且会默认完成。然后,如果你想要将某些运算转移至 CPU,则可以以单行方式完成。

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但对于 PyTorch 来说,你必须显式地为每个 torch 张量和 numpy 变量启动 GPU。这样代码会比较混乱。并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算,则很容易出错。

(编辑:应用网_丽江站长网)

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