Mis à jour le Oct. 2, 2022, 7:26 a.m.
Il n'y a pas de vainqueur incontestable entre Pytorch et Keras. Les deux frameworks ont leurs avantages et leurs inconvénients. Pytorch est plus flexible et plus facile à déboguer, tandis que Keras est plus simple et plus facile à utiliser. Il est important de choisir le bon framework pour la tâche à accomplir.
| Pytorch | Keras |
| - open-source - facile à utiliser et à comprendre - très flexible - facile à déboguer - bénéficie d'un bon soutien de la communauté |
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Si vous commencez à explorer l'apprentissage profond, vous devriez d'abord apprendre PyTorch en raison de sa popularité dans la communauté des chercheurs. Cependant, si vous êtes familier avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond et que vous souhaitez obtenir un emploi dans le secteur le plus rapidement possible, apprenez d'abord TensorFlow.
Examinons maintenant les différences entre PyTorch et Keras.
Keras est une bibliothèque de haut niveau qui s'appuie sur TensorFlow, Theano et CNTK. Elle est conçue pour simplifier la création de modèles d'apprentissage profond.
Pytorch, quant à elle, est une bibliothèque de plus bas niveau qui vous permet de créer des architectures personnalisées avec plus de flexibilité.
Keras et PyTorch diffèrent par le niveau d'abstraction auquel ils opèrent.
Keras est une librairie de plus haut niveau qui regroupe les couches et les opérations d'apprentissage profond couramment utilisées dans des blocs de construction, ce qui permet d'abstraire les complexités de l'apprentissage profond.
PyTorch offre un environnement d'expérimentation de plus bas niveau, donnant à l'utilisateur plus de liberté pour écrire des couches personnalisées et regarder sous le capot des tâches d'optimisation numérique. Le développement d'architectures plus complexes est plus simple lorsque vous pouvez utiliser toute la puissance de Python et accéder aux entrailles de toutes les fonctions utilisées. Naturellement, cela se fait au prix de la verbosité.
Voici la définition d'un même réseau de neurone dans Keras et PyTorch :
Keras
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPool2D())
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPool2D())
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
Pytorch
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 16, 3)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 10)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 6 * 6)
x = F.log_softmax(self.fc1(x), dim=-1)
return x
model = Net()
Pytorch peut sembler plus compliqué au début, mais sur le long terme, cette technologie apparait plus optimale de mon point de vue. Néanmoins il est important de gérer les deux.