PyTorch und TensorFlow sind zwei der derzeit beliebtesten Technologien im Bereich der KI-Programmierung. Beide sind hochentwickelte Bibliotheken/Frameworks, die durch die Bereitstellung von sofort einsatzbereiten Codemodulen und Tools die Entwicklung effizienter gestalten. Sie sind wahrscheinlich die am häufigsten verglichenen Bibliotheken im Bereich des maschinellen Lernens und Deep Learning.
Obwohl beide Technologien ungefähr denselben Anwendungsbereich haben und beide Open-Source-Technologien sind, gibt es einige Unterschiede. In diesem Beitrag stellen wir einige dieser Unterschiede vor, betrachten ihre Verwendung in Industrie und Forschung und geben eine Empfehlung, welche Technologie wann zu empfehlen ist.
Was ist maschinelles Lernen (ML)?
Maschinelles Lernen ist neben Deep Learning eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz. Typischerweise wird maschinelles Lernen als die Fähigkeit einer Maschine beschrieben, aus Erfahrungen „künstlich“ Wissen zu generieren. Das bedeutet, dass Algorithmen nach Abschluss sogenannter Lernphasen, in denen sie beispielsweise mit gesammelten Daten gefüttert werden, lernen, bestimmte Reaktionen auf spezifische und sich ändernde Bedingungen zu zeigen. Auf diese Weise sollen komplexe Aufgaben auf eine Weise gelöst werden, die der menschlichen Herangehensweise an Problemlösungen ähnelt.
Der KI-Pionier Arthur Samuel beschreibt maschinelles Lernen beispielsweise als „das Forschungsgebiet, das Computern die Fähigkeit verleiht, ohne explizite Programmierung zu lernen“. Für eine ausführlichere Erklärung des maschinellen Lernens empfehlen wir diesen Artikel von Sara Brown und dem MIT.
Was sind ML-Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow?
Mit der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens sind auch Frameworks höherer Ordnung entstanden, die mit den bekannteren JavaScript-Bibliotheken und Frameworks wie React, Angular und Vue vergleichbar sind und den Entwicklungsprozess effizienter machen. Zwar arbeiten Entwickler im Bereich maschinelles Lernen nach wie vor mit einfachen Programmiersprachen wie Python und C++, doch basiert ein immer größerer Teil der Entwicklung mittlerweile auf Bibliotheken und Frameworks.
Der Vorteil der Verwendung eines ML-Frameworks oder einer ML-Bibliothek besteht darin, dass Sie sich nicht mit den Grundlagen oder Kernalgorithmen befassen müssen, um Anwendungen mit maschinellem Lernen zu entwickeln. Diese werden sofort einsatzbereit als Module oder Code-Komponenten bereitgestellt, die gemischt, angepasst und individuell konfiguriert werden können, um sie zu benutzerdefinierten Softwareanwendungen zu kombinieren.
Bibliotheken erleichtern weniger erfahrenen Entwicklern das Programmieren im Bereich des maschinellen Lernens und steigern die Produktivität erfahrener Entwickler. ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch werden auch am häufigsten in der kommerziellen und akademischen Forschung und Entwicklung eingesetzt.
Maschinelles Lernen ist ein aufstrebender Bereich der Informationstechnologie und gilt als eine der Schlüsseltechnologien, die die nächste Technologiegeneration prägen werden. Daher zeigen viele Unternehmen und Organisationen großes Interesse an der Arbeit und Forschung in diesem Bereich. Infolgedessen wurden zahlreiche ML-Frameworks entwickelt, beispielsweise das Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) von Microsoft oder Theano von der Universität Montreal.
Die beiden beliebtesten Frameworks für maschinelles Lernen sind jedoch PyTorch und TensorFlow. Beide werden teilweise als Frameworks und als Bibliotheken bezeichnet. Der Unterschied zwischen einer Bibliothek und einem Framework besteht in der Freiheit, die Entwickler bei der Kombination von vorgefertigten Modulen und Komponenten haben, und nicht in einer theoretischen Debatte, die hier keinen großen Mehrwert bringt. Deshalb werden wir nicht näher darauf eingehen. Mehr über den theoretischen Unterschied zwischen einer Bibliothek und einem Framework erfahren Sie hier.
Was ist TensorFlow?
TensorFlow ist ein vom Google Brain Team entwickeltes ML-Framework, das für eine Reihe von Aufgaben im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden kann. Die Open-Source-Technologie wurde von Google unter der Apache-Lizenz 2.0 veröffentlicht und erschien erstmals 2015, bis 2019 die aktualisierte Version TensorFlow 2.0 herauskam.
Die auf TensorFlow durchgeführten Rechenoperationen werden auf sogenannten Tensoren (multilinearen Abbildungen) ausgeführt, auf denen der Name TensorFlow basiert. Die Rechenoperationen werden von künstlichen neuronalen Netzen durchgeführt, deren Struktur mit den natürlichen neuronalen Netzen verglichen wird, die die Problemlösung des Menschen ermöglichen.
TensorFlow wird in allen Bereichen der künstlichen Intelligenz eingesetzt. So wurden beispielsweise zahlreiche Google-Anwendungen wie die Spracherkennung, Gmail, Google Fotos oder die Google-Suchmaschine mit TensorFlow entwickelt. Google nutzt neuronale Netze auf Basis von TensorFlow, um seine Produkte zu verbessern oder um neue Funktionen hinzuzufügen.
TensorFlow läuft auf allen gängigen Betriebssystemen, d. h. Microsoft Windows, MacOS, Linux, iOS sowie Android, und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen, deren Liste durch Bibliotheken von Drittanbietern erweitert werden kann. TensorFlow läuft beispielsweise hauptsächlich auf C++, JavaScript und Java, wobei Python wahrscheinlich die am häufigsten mit TensorFlow und im maschinellen Lernen selbst verwendete Sprache ist.
Was ist PyTorch?
PyTorch, eine unter der BSD-Lizenz veröffentlichte Open-Source-Technologie, ist eine ML-Bibliothek, die vom Facebook AI Research Lab (FAIR) entwickelt wurde. Die ML-Technologie wurde mit den Programmiersprachen Python und C++ sowie der CUDA-API entwickelt und erstmals im September 2016 veröffentlicht. Seitdem wird sie für viele Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens eingesetzt.
PyTorch ist, wie der Name schon sagt, in erster Linie für die Verwendung in Python konzipiert, obwohl PyTorch auch über eine C++-Schnittstelle verfügt. Torch hingegen ist ebenfalls eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, auf der PyTorch grundlegend basiert und die in Kombination mit Python den Namensgeber für PyTorch bildet.
Wie in TensorFlow können auch in PyTorch Tensoren analysiert und künstliche neuronale Netze erstellt werden. Um die Bibliothek richtig nutzen zu können, werden bewährte Python-Bibliotheken wie SciPy, Cython, vor allem aber NumPy verwendet. Seit 2019 ist die Nutzung von PyTorch nicht mehr auf die Betriebssysteme Windows, macOS und Linux beschränkt; mit der Einführung von PyTorch Mobile werden nun auch die Plattformen Android und iOS unterstützt.
PyTorch entwickelt sich aufgrund des zunehmenden Interesses an Machine-Learning-Anwendungen enorm (ebenso wie TensorFlow). Die Stärke der PyTorch-Community macht das Tool zukunftssicher und ermutigt immer mehr Unternehmen und andere Organisationen, es in ihre Tech-Stacks zu integrieren.
Beispielsweise hat die gemeinnützige Organisation OpenAI, die sich fast ausschließlich mit der Erforschung künstlicher Intelligenz befasst, angekündigt, PyTorch als standardisiertes Framework für die Umsetzung von Deep-Learning-Projekten (einem Teilbereich des ML) zu verwenden.
PyTorch vs. TensorFlow: Merkmale und Funktionen
PyTorch vs. TensorFlow: Strategische Überlegungen für Ihr Unternehmen
Für nachhaltige Softwareprojekte ist die Wahl des richtigen Tech-Stacks entscheidend. Erfolgreiche Unternehmen planen ihre Softwarelösungen auch langfristig, was bedeutet, dass sie die richtigen Technologien für das Unternehmen sowohl aus technischer als auch aus strategischer Sicht auswählen, basierend auf Überlegungen wie der Verfügbarkeit von Entwicklern mit Kenntnissen des Stacks.
In der sich schnell verändernden IT-Branche werden ständig neue Technologien eingeführt, die die Möglichkeiten nutzbarer Tech-Stacks weiter erhöhen. Unternehmen müssen jedoch vorsichtig sein, wenn sie sich auf „glänzende Neuheiten“ stürzen, auch wenn diese technisch vielversprechend erscheinen. Der Einsatz von Tools und Technologien, deren Zukunftsfähigkeit noch nicht eindeutig gesichert ist, kann später zu großen Problemen führen, wenn sie überflüssig werden oder es schwierig ist, Fachkräfte dafür zu finden.
Betrachten wir also einige nicht-technische Aspekte bei der Auswahl der beiden ML-Bibliotheken PyTorch und TensorFlow. Wenn man sich die jährliche StackOverflow-Umfrage ansieht, die von StackOverflow veröffentlicht wird und in der Programmier-Community anerkannt ist, stellt man fest, dass TensorFlow wahrscheinlich die beliebteste reine ML-Bibliothek ist, mit fast 70 % mehr Nutzern als PyTorch.
Im Jahr 2021 verwendeten etwa 16,5 % der befragten Entwickler TensorFlow und fast 10 % Torch/PyTorch. Auch wenn der Abstand noch relativ groß ist, hat er sich in den letzten Jahren deutlich verringert. In der Umfrage von 2018 hatte TensorFlow noch fast fünfmal so viele Nutzer wie PyTorch. Drei Jahre später waren es nicht einmal mehr doppelt so viele. Beide Technologien erfreuen sich einer deutlich wachsenden Beliebtheit, was auch auf den zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zurückzuführen ist. Auf jeden Fall ist die aktuelle Wachstumsrate von PyTorch höher als die von TensorFlow, was durchaus bedeuten könnte, dass sich die Kluft in den kommenden Jahren weiter verringern wird.
TensorFlow wird mit ziemlicher Sicherheit ein häufig genutztes Framework bleiben und könnte gegenüber Pytorch im allgemeinen Gebrauch einen Vorsprung behalten. Es wird jedoch erwartet, dass die Nutzung von Pytorch die von TensorFlow in der Forschung übertreffen wird. Neben OpenAI haben sich auch andere Organisationen, die an der Weiterentwicklung von KI-Technologien beteiligt sind, für PyTorch ausgesprochen.
Die folgende Übersicht zeigt das Wachstum unabhängiger Erwähnungen von PyTorch in wissenschaftlich veröffentlichten Artikeln im Vergleich zu TensorFlow. Diese sind nach Artikeln sortiert, die auf einigen der größten Forschungskonferenzen der IT-Branche veröffentlicht wurden.
CVPR, ICCV, ECCV – Konferenzen zum Thema Computer Vision
NAACL, ACL, EMNLP – Konferenzen zum Thema Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
ICML, ICLR, NeurIPS – Allgemeine ML-Konferenzen
Quelle: thegradient
Wie die Grafik zeigt, ist die Beliebtheit von PyTorch unter Forschern sprunghaft angestiegen. Vor 2017 wurde PyTorch in wissenschaftlichen Publikationen auf den hier gezeigten Forschungskonferenzen kaum allein erwähnt. Bis 2019 wurde PyTorch jedoch in einer Vielzahl von Artikeln allein erwähnt, und fast 80 % der auf der ACL oder NAACL veröffentlichten Artikel nannten PyTorch, ohne TensorFlow zu erwähnen.
Schlussfolgerung
Der „First-Mover-Vorteil“ von TensorFlow in Verbindung mit der Tatsache, dass es sich auch um eine hervorragende Lösung handelt, bedeutet, dass es derzeit die führende ML-Bibliothek in Wirtschaft und Industrie ist, gemessen an der Nutzungshäufigkeit. PyTorch hinkt trotz seines rasanten Wachstums in Wirtschaft und Industrie bei der Nutzungshäufigkeit immer noch hinter seinem konkurrierenden Framework/seiner konkurrierenden Bibliothek hinterher. Die Tatsache, dass sich PyTorch in Forschung und Entwicklung etabliert hat, lässt jedoch vermuten, dass in Zukunft mehr Unternehmen zu PyTorch wechseln könnten.
Tatsächlich sind sowohl PyTorch als auch TensorFlow sehr gute Optionen für maschinelles Lernen, und welche Technologie die optimale Wahl ist, hängt von den Besonderheiten des jeweiligen Projekts ab.
Im Allgemeinen wird PyTorch empfohlen, wenn Sie gerade erst mit maschinellem Lernen beginnen, da es aufgrund seiner Einfachheit Anfängern eine sanftere Lernkurve bietet. Neben der Einfachheit werden Leistung und API häufig von Entwicklern als Stärken von PyTorch genannt, insbesondere in der Forschung.
Für eine allgemein gute Leistung und Stabilität der Produktionsumgebung wird häufig TensorFlow empfohlen. Es kommt jedoch selten vor, dass TensorFlow etwas nicht kann, was PyTorch kann, und umgekehrt. Daher hängt die Wahl oft von den verfügbaren Entwicklerressourcen, langfristigen strategischen Überlegungen und persönlichen Präferenzen ab.
