TensorFlow vs PyTorch: เลือก Framework ไหนดี?

ในยุคที่ Machine Learning และ Deep Learning ได้กลายเป็นเทคโนโลยีหลักในการพัฒนาแอปพลิเคชันและระบบอัจฉริยะต่างๆ การเลือกใช้ Framework สำหรับการพัฒนาโมเดล Deep Learning จึงกลายเป็นสิ่งที่สำคัญ และเมื่อพูดถึง Machine Learning มีสอง Framework ที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในวงการ คือ TensorFlow และ PyTorch ซึ่งทั้งสองมีคุณสมบัติที่โดดเด่น แต่ก็มีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกัน

รวมสิ่งที่ต้องรู้เกี่ยวกับ TensorFlow และ PyTorch 

• TensorFlow คืออะไร
• คุณสมบัติเด่นของ TensorFlow
• PyTorch คืออะไร
• คุณสมบัติเด่นของ PyTorch 
• ข้อดีและข้อเสียของ  TensorFlow
• ข้อดีและข้อเสียของ  PyTorch
• เลือกใช้ Framework ไหนดี?

TensorFlow คืออะไร?

TensorFlow เป็น Framework สำหรับ Machine Learning และ Deep Learning ที่พัฒนาโดย Google โดยเปิดให้ใช้ได้ฟรีแบบ Open Source เมื่อเปิดตัวครั้งแรกในปี 2015 การออกแบบของ TensorFlow มุ่งเน้นที่การประมวลผลแบบขนานและการใช้งานที่รองรับการใช้งานในหลากหลายแพลตฟอร์ม ตั้งแต่การฝึกโมเดลในเครื่องคอมพิวเตอร์ ไปจนถึงการใช้งานใน Cloud หรืออุปกรณ์มือถือ

คุณสมบัติเด่นของ TensorFlow

• รองรับการขยายขนาด  สามารถทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่และรองรับการทำงานขนานได้ดี ทั้งในระดับการฝึกโมเดลและการใช้งานในโปรดักชันองรับหลายแพลตฟอร์ม

• การรองรับโปรดักชัน มีเครื่องมือและฟีเจอร์สำหรับการใช้งานในโปรดักชัน เช่น TensorFlow Serving และ TensorFlow Extended (TFX) .

• รองรับหลายภาษา  TensorFlow สามารถใ่เฉพาะภาษา Python แต่ยังรองรับ C++, JavaScript, Java, และ Swift

• ความเสถียรและความยั่งยืน  ด้วยการสนับสนุนอาจทำให้ TensorFlow มีการพัฒนาและอัพเดตอย่างต่อเนื่อง

PyTorch คืออะไร?

PyTorch เป็น Framework สำหรับ Deep Learning ที่พัฒนาโดย Facebook AI Research (FAIR) ซึ่งเปิดตัวในปี 2016 โดยเน้นที่ความยืดหยุ่นในการพัฒนาและการใช้งานที่ง่าย PyTorch ใช้แนวทางแบบ Dynamic Computational Graph ซึ่งทำให้การดีบักและการปรับแต่งโมเดลทำได้ง่ายขึ้น

คุณสมบัติเด่นของ PyTorch 

• ความยืดหยุ่นสูง PyTorch ใช้ Dynamic Computational Graph ซึ่งทำให้การทดลองและการปรับแต่งโมเดลในระหว่างการฝึกได้ง่ายและยืดหยุ่นกว่า TensorFlow.

• รองรับการใช้งาน GPU  PyTorch รองรับการทำงานกับ GPU ได้ง่าย ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลที่ต้องการการคำนวณสูง

• เหมาะสำหรับงานวิจัย  เป็นที่นิยมในวงการวิจัย Deep Learning เพราะให้ความยืดหยุ่นสูงและสามารถทดลองแบบต่างๆ

• การผสมผสานกับ Python  PyTorch ถูกออกแบบมาให้ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อม Python ซึ่งทำให้เข้ากับเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์และการคำนวณได้อย่างดี

• การรองรับการทำงานกับ C++  PyTorch ยังรองรับ C++ API ซึ่งทำให้สามารถนำไปใช้ในแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง TensorFlow vs PyTorch

ข้อดีและข้อเสียของ  TensorFlow

ข้อดี

1. ความสามารถในการขยายขนาด  เนื่องจาก TensorFlow รองรับการทำงานที่มีประสิทธิภาพสูง ทั้งในระดับการฝึกโมเดลที่ซับซ้อนและการทำงานในขนาดใหญ่
2. รองรับการทำงานแบบขนาน (Parallel Computing): สามารถประมวลผลได้บน หลายอุปกรณ์ พร้อมรองรับการทำงานแบบ GPU หรือ TPU
3. เครื่องมือครบครัน: มีเครื่องมือเสริมสำหรับการทำงานต่างๆ เช่น TensorBoard (สำหรับการแสดงผลการฝึกฝน), TensorFlow Lite (สำหรับอุปกรณ์มือถือ)       และ TensorFlow.js (สำหรับการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน)
4. ความเสถียร: เป็น Framework ที่ได้รับการพัฒนาและสนับสนุนจาก Google     ทำให้มีการอัพเดตและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ข้อเสีย

1. ความซับซ้อน: แม้ว่า TensorFlow จะมีเครื่องมือมากมาย แต่การใช้งานก็อาจจะซับซ้อนสำหรับผู้เริ่มต้น เนื่องจากต้องการโค้ดที่ยาวและมีความซับซ้อนในบางจุด
2. การตั้งค่าและดีบัก: เมื่อเทียบกับ PyTorch การตั้งค่าและดีบักใน TensorFlow   อาจจะยุ่งยากกว่า เพราะกระบวนการฝึกโมเดลต้องตั้งค่าในหลายๆ ส่วน

ข้อดีและข้อเสียของ  PyTorch

ข้อดี

1. ความยืดหยุ่น: ใช้งานง่ายและมีความยืดหยุ่นสูงกว่า TensorFlow เพราะใช้ Dynamic Graph ที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในระหว่างการฝึกโมเดล ซึ่งทำให้การดีบักและการปรับแต่งทำได้ง่ายขึ้น
2. การใช้งานที่ง่าย: PyTorch มี API ที่เข้าใจง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้ โดยเฉพาะ   ในขั้นตอนการเขียนโค้ด ซึ่งจะทำให้การพัฒนาโปรเจกต์ต่างๆ ทำได้เร็วขึ้น
3. รองรับการพัฒนาแบบ Research: PyTorch เหมาะสมกับการวิจัยและการ           ทดลอง เนื่องจากมีฟีเจอร์ที่ยืดหยุ่นในการทดลองโมเดลต่างๆ ได้สะดวก
4. การใช้งาน GPU ง่าย: PyTorch รองรับการประมวลผลบน GPU ได้ง่าย และ     สามารถทำการฝึกโมเดลได้อย่างรวดเร็ว

ข้อเสีย

1. รองรับการขยายขนาดต่ำกว่า TensorFlow: แม้ว่า PyTorch จะมีความยืดหยุ่นสูง แต่ในบางกรณี การขยายขนาดเพื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่หรือการฝึกโมเดลที่ซับซ้อนอาจทำได้ยากกว่า TensorFlow
2. ไม่มีเครื่องมือสำหรับการผลิต: เมื่อเทียบกับ TensorFlow ที่มีเครื่องมือในการ   รองรับการใช้งานในโปรดักชัน (Production) เช่น TensorFlow Lite, TensorFlow Serving, TensorFlow.js, PyTorch อาจจะมีเครื่องมือที่รองรับน้อยกว่า

เลือกใช้ Framework ไหนดี?

การเลือกใช้ TensorFlow หรือ PyTorch ขึ้นอยู่กับลักษณะของงานที่คุณต้องการทำ

1. หากคุณต้องการสร้างโมเดลที่สามารถขยายขนาดได้ดี รองรับการทำงานในระดับ Cloud หรือ โปรดักชัน TensorFlow อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า เนื่องจากมีเครื่องมือรองรับการใช้งานในโปรดักชันหลายตัว และสามารถทำงานได้ดีในงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูง
2. แต่ถ้าคุณเป็นนักวิจัย หรือพัฒนาโมเดลที่ต้องการความยืดหยุ่นในการทดลองและดีบัก PyTorch อาจเหมาะสมกว่า เพราะการพัฒนาและการปรับแต่งโมเดลทำได้ง่ายและเร็วกว่า

          ทั้ง TensorFlow และ PyTorch ต่างก็เป็น Framework ที่มีความสามารถสูงและสามารถใช้งานในงาน Machine Learning และ Deep Learning ได้ดีทั้งคู่ แต่จะมีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการฟีเจอร์อะไร และลักษณะของโปรเจกต์ที่คุณกำลังพัฒนา

หากคุณต้องการ ความยืดหยุ่นสูง และ การทดลองวิจัยที่สะดวก PyTorch เป็นตัวเลือกที่ดี แต่ถ้าคุณต้องการ ความเสถียร และเครื่องมือที่ครบครันสำหรับการใช้งานในโปรดักชัน TensorFlow จะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมมากกว่า

บทความอื่นๆที่น่าสนใจเพิ่มเติม

เข้าใจ Machine Learning อย่างง่าย

ปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนโลกธุรกิจอย่างไร