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PyTorch vs TensorFlow : quel framework d’apprentissage profond est le meilleur en 2025 ?

Introduction

L’avènement de l’apprentissage profond a changé le paysage de l’intelligence artificielle. Ce changement a amélioré de nombreux domaines, notamment l’analyse d’images, la compréhension du langage naturel, les recommandations personnalisées et la technologie de conduite autonome. L’un des principaux contributeurs à ces développements est la suite de bibliothèques et de cadres qui permettent la conception, l’entraînement et le déploiement de réseaux neuronaux complexes. Parmi ceux-ci, deux frameworks qui se démarquent apparaissent comme des outils essentiels pour les programmeurs : PyTorch et TensorFlow.

Cet article fournit une comparaison complète de ces deux cadres en explorant leurs antécédents, leurs différences structurelles, leur convivialité, leurs critères de performance et leur engagement communautaire.

Qu’est-ce que PyTorch

PyTorch se distingue comme une bibliothèque open-source pour l’apprentissage automatique, caractérisée par son interface Pythonic conviviale qui améliore le débogage et la personnalisation. Son graphe de calcul dynamique et son architecture flexible le rendent particulièrement avantageux pour la recherche et le prototypage. Cependant, par rapport à TensorFlow, son écosystème est moins étendu et il a tendance à être moins optimisé pour les environnements de production à grande échelle.

Qu’est-ce que TensorFlow

TensorFlow est un puissant framework open-source conçu pour l’apprentissage automatique et les calculs numériques, à l’aide de graphes de calcul statiques. Il offre un déploiement de production efficace, une large gamme de boîtes à outils et est particulièrement adapté aux appareils mobiles et embarqués. Cependant, malgré son évolutivité, TensorFlow a une courbe d’apprentissage plus raide. Il offre également moins de flexibilité pour la recherche expérimentale par rapport à PyTorch.

Conditions préalables

  • Comprendre les principes qui sous-tendent les réseaux neuronaux, le processus d’entraînement et les cadres avancés d’apprentissage profond, tels que les réseaux neuronaux convolutifs et les transformateurs.
  • Expérience pratique de la programmation Python, ainsi que des bibliothèques essentielles comme NumPy et des frameworks populaires tels que PyTorch et TensorFlow, y compris des API comme Keras et PyTorch Lightning.
  • Connaissance des GPU, des TPU, de CUDA, des stratégies d’entraînement à précision mixte et de l’utilisation d’outils de débogage comme TensorBoard pour améliorer les performances.
  • Comprendre les systèmes de déploiement de modèles tels que TensorFlow Serving et TorchServe, les plateformes cloud telles que AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure.

Contexte historique et évolution

Lancé à l’origine par l’équipe Google Brain en 2015, TensorFlow est rapidement devenu le cadre privilégié pour l’apprentissage profond. Cela était principalement dû à l’accent mis sur l’évolutivité et les capacités de déploiement dans des applications réelles.

En revanche, PyTorch a émergé en 2016, offrant une nouvelle perspective orientée Python sur le cadre Torch développé par la division de recherche sur l’IA de Facebook. Avec son interface conviviale et son graphe de calcul adaptable, PyTorch est rapidement devenu populaire parmi les chercheurs.

Les deux cadres ont considérablement évolué au fil du temps. L’introduction de TensorFlow 2.0 en 2019 a représenté une transition importante vers une facilité d’utilisation améliorée et une exécution rapide. Cette amélioration permet de résoudre avec succès de nombreux problèmes mis en évidence dans les itérations précédentes.

Dans le même temps, PyTorch n’a cessé d’améliorer ses fonctionnalités et d’élargir son écosystème, s’adaptant progressivement à TensorFlow en vue d’une utilisation en production.

Graphiques dynamiques et statiques

L’un des points de comparaison fréquents entre PyTorch et TensorFlow réside dans leur approche de la gestion des graphes, c’est-à-dire la différence entre les graphes dynamiques et statiques. Bien que TensorFlow 2.x adopte une exécution rapide, permettant une approche de programmation plus impérative, il offre également un héritage et des optimisations orientés vers un cadre de graphe statique.

Avantages du graphique dynamique

Par exemple, si un développeur souhaite qu’une couche spécifique se comporte différemment lors de chaque passage avant, la fonction de graphique dynamique de PyTorch permet une expérimentation instantanée sans nécessiter de définitions de graphiques distinctes ou d’exécutions de session.

Par exemple, si nous considérons l’extrait de code suivant :

import torch
y = torch.tensor([2.0, 3.0]); print(y**3 if y.sum() > 3 else y/3)

PyTorch construit le graphe de calcul de manière dynamique, ce qui vous permet d’incorporer des branches logiques (si x.sum() > 3) directement dans Python, avec une interprétation au moment de l’exécution.

Avantages du Static Grpah

D’autre part, le modèle de graphique statique de TensorFlow, bien qu’amélioré grâce à une exécution rapide dans ses récentes itérations, a la capacité d’optimiser les performances une fois le graphique défini. Le système peut analyser, optimiser et transformer l’ensemble du graphique avant de l’exécuter.

L’utilisation d’un graphique statique améliore également l’efficacité dans les paramètres de production. Par exemple, avec TensorFlow Serving, vous pouvez figer un graphique et le déployer rapidement dans un contexte de hautes performances.

Considérons le code ci-dessous dans Tensorflow 2.x :

import tensorflow as tf

  @tf.function
  def operation(y, z):
      return tf.where(tf.reduce_sum(y) > 3, y**3, y/3)
  y = tf.constant([2.0, 3.0, 4.0])  
  z = tf.constant([3.0, 4.0])
  res = operation(y, z)
  print(res.numpy())

L’utilisation du décorateur tf.function convertit cette fonction Python en interne en un graphique statique. Bien que TensorFlow 2.x permette une exécution rapide, tf.function compile les opérations dans un graphique statique pour des optimisations potentielles. Cela démontre l’héritage de l’architecture de graphe statique de TensorFlow.

Rapprochement de l’exécution de graphes dynamiques et statiques

PyTorch utilise TorchScript, qui relie l’exécution de graphiques dynamiques à la capacité de tracer ou de scripter des modèles dans une structure statique plus définie. Cette approche permet non seulement de gagner en performances, mais aussi de simplifier le déploiement tout en conservant l’expérience dynamique requise pour le prototypage.

Le mode enthousiaste de TensorFlow offre une expérience de développement similaire à celle de PyTorch, avec des variations mineures dans le débogage et la gestion de l’architecture. Cependant, il reste possible de créer un graphique statique à des fins de production.

Vous trouverez ci-dessous une brève illustration de la façon d’utiliser TorchScript pour convertir une fonction PyTorch en un graphique tracé statique, tout en partant d’un contexte dynamique (impatient) :

import torch
  script = torch.jit.trace(torch.nn.Linear(3, 2), torch.randn(1, 3));
  print(script.code)
  • torch.jit.trace( ) surveille votre modèle (torch.nn.Linear(3, 2)) à l’aide d’un échantillon de tenseur d’entrée (torch.randn(1, 3)).
  • script.code affichera le code TorchScript qui sera généré. Cela démontre la transition de PyTorch d’une configuration de graphe dynamique à une représentation statique basée sur des traces.

Expérience du développement et syntaxe

Pour de nombreux développeurs, le principal argument de vente d’un framework est la facilité avec laquelle il est possible de coder au quotidien.

Impératif vs déclaratif

PyTorch suit principalement un style de programmation impératif, qui vous permet d’écrire du code qui exécute des commandes immédiatement. Cela facilite l’identification des erreurs, car les traces de pile de Python mettent en évidence les problèmes directement au moment où ils se produisent. Cette approche est familière aux utilisateurs habitués aux Python traditionnels ou aux bibliothèques comme NumPy.

D’autre part, TensorFlow 2.x favorise l’exécution impatiente, ce qui vous permet d’écrire de manière impérative similaire

Couches API

Il est courant pour les développeurs d’utiliser le module torch.nn ou d’autres outils améliorés tels que torchvision pour les tâches liées aux images ou torchtext pour le traitement du langage naturel. Un autre cadre de niveau supérieur est PyTorch Lightning, qui réduit le code passe-partout impliqué dans des tâches telles que les boucles d’entraînement, les points de contrôle et la prise en charge multi-GPU.

Keras est également reconnu comme un choix de premier ordre pour les API de haut niveau, vous permettant d’opérer de manière simple et impérative. En utilisant Keras, vous pouvez également adopter une approche complexe avec les décorateurs tf.function qui optimisent l’optimisation des graphiques. Sa popularité provient principalement de sa facilité d’utilisation, ce qui le rend particulièrement attrayant pour ceux qui souhaitent déployer des modèles sans complications inutiles.

Messages d’erreur et débogage

Avec les modèles d’exécution de graphiques dynamiques, les messages d’erreur indiquent généralement les lignes exactes de votre code Python qui posent problème. Cette fonctionnalité est utile pour les débutants ou pour s’attaquer à des structures de modèles complexes.

L’exécution hâtive simplifie le processus de débogage par rapport à TensorFlow 1.x. Néanmoins, il est important de se rappeler que certaines erreurs peuvent encore prêter à confusion lorsque vous combinez une exécution hâtive avec des opérations basées sur des graphiques (via tf.function).

Considérons le code suivant :

import tensorflow as tf
  @tf.function
  def op(y): return y + "error"
  print(op(tf.constant([2.0, 3.0])))  # Triggers autograph conversion error

Sortie:

TypeError: Input 'y' of 'AddV2' Op has type string that does not match type float32 of argument 'x'.

L’erreur se produit instantanément dans l’exemple PyTorch car il utilise l’exécution dynamique du graphique, ce qui signifie que chaque opération se déroule en temps réel. L’ajout d’une chaîne à un tenseur est une action non valide, ce qui conduit Python à émettre une TypeError. Cela facilite l’identification et la résolution du problème.

D’autre part, l’exemple TensorFlow utilise @tf.function, qui tente de convertir la fonction en un graphe de calcul statique. Au lieu d’exécuter la fonction étape par étape, TensorFlow la compile au préalable.

Lorsqu’une opération non valide (comme l’ajout d’une chaîne à un tenseur) est détectée, l’erreur émerge du processus de conversion de graphe interne de TensorFlow. Cela rend le débogage difficile par rapport aux retours immédiats et clairs fournis par PyTorch.

Considérations relatives aux performances

Dans le deep learning, plusieurs facteurs influencent les niveaux de performance. Les principales considérations incluent la vitesse d’entraînement, l’utilisation efficace des GPU et la maîtrise de la gestion de modèles et d’ensembles de données étendus. PyTorch et TensorFlow utilisent l’accélération GPU, à l’aide de NVIDIA CUDA ou AMD ROCm, pour améliorer l’efficacité des calculs tensoriels.

Optimisations de bas niveau

TensorFlow est un framework pour l’entraînement à grande échelle et distribué à l’aide de tf.distribute, en plus d’optimiser les performances GPU. Son modèle de graphe statique (qui peut être utilisé en option) permet d’améliorer les performances grâce à des optimisations au niveau du graphe.

D’autre part, PyTorch a progressé au fil du temps, avec des backends et des bibliothèques bien développés. Il prend en charge l’entraînement distribué via torch.distributed et inclut des améliorations telles que torch.cuda.amp pour l’implémentation de la précision mixte automatique.

Précision mixte et prise en charge TPU

PyTorch fournit une interface conviviale pour l’entraînement de précision mixte, améliorant les performances sur les GPU équipés de cœurs Tensor. Bien que PyTorch ait amélioré sa compatibilité avec le matériel personnalisé, y compris les TPU de Google, il ne correspond pas à la prise en charge native que TensorFlow offre pour ces appareils.

Tensorflow intègre des unités de traitement Tensor (TPU), qui sont du matériel dédié de Google conçu pour accélérer les tâches d’apprentissage en profondeur étendues. L’utilisation de TPU nécessite généralement des modifications de code minimales dans TensorFlow, ce qui peut être un avantage considérable si votre infrastructure inclut Google Cloud et des TPU .

Repères

Divers tests de performances tiers montrent que PyTorch et TensorFlow ont des performances comparables sur les tâches courantes, en particulier avec des scénarios d’entraînement à un seul GPU. Néanmoins, à mesure que les configurations s’adaptent à plusieurs GPU ou nœuds, les résultats peuvent varier en fonction des spécificités du modèle, de la taille de l’ensemble de données et de l’utilisation d’un matériel spécialisé.

Il est essentiel de noter que les deux frameworks peuvent gérer efficacement les tâches à haute performance. Des facteurs d’influence tels que de légères optimisations de code, une utilisation optimale du matériel et la nature des tâches d’entraînement peuvent être plus critiques que le choix du cadre lui-même.

Soutien de l’écosystème et de la communauté

Lors du choix d’un cadre de deep learning, un aspect essentiel à évaluer est l’écosystème de soutien qui englobe les bibliothèques, les contributions de la communauté, les ressources éducatives et l’intégration avec les services cloud.

Zoos modèles et modèles pré-entraînés

torchvision, torchtext, torchaudio, ainsi que la bibliothèque Transformers de Hugging Face, fournissent des implémentations PyTorch dans divers domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l’analyse audio.

Certains organismes de recherche publient régulièrement des points de contrôle modèles à la pointe de la technologie au format PyTorch, renforçant ainsi son écosystème.

D’autre part, TensorFlow dispose du module tf.keras.applications et du TensorFlow Model Garden, qui mettent en évidence plusieurs modèles pré-entraînés. Alors que les transformateurs Hugging Face sont également disponibles pour TensorFlow, PyTorch est légèrement plus répandu parmi les modèles partagés par la communauté.

Communauté de recherche

De nombreux chercheurs préfèrent PyTorch en raison de son interface intuitive et de ses fonctionnalités de graphique de calcul dynamique. Il est courant de voir des articles de recherche académique et des versions préliminaires de nouveaux algorithmes publiés dans PyTorch avant tout autre cadre.

Pendant ce temps, TensorFlow continue d’avoir une forte présence dans la communauté des chercheurs, en grande partie grâce à son soutien par Google et à sa fiabilité éprouvée.

Les améliorations apportées à l’expérience utilisateur dans TensorFlow 2.x ont attiré certains chercheurs dans le giron. Néanmoins, PyTorch reste le cadre de choix pour de nombreux laboratoires de recherche en IA de premier plan lors du développement et du lancement de nouvelles architectures de modèles.

Pipelines de déploiement et de production

Lors du choix du bon cadre de deep learning, il est essentiel de prendre en compte non seulement l’aspect entraînement du modèle, mais aussi la facilité de déploiement du modèle. Les applications d’IA modernes exigent souvent des capacités d’inférence en temps réel, la prise en charge des appareils de périphérie et la capacité d’évoluer sur plusieurs clusters de serveurs.

Portion TensorFlow

TensorFlow Serving est une solution reconnue pour le déploiement de modèles créés avec TensorFlow. Vous pouvez « geler » vos modèles ou les enregistrer au format « SavedModel », ce qui permet un chargement rapide dans TensorFlow Serving pour une inférence rapide et fiable. Cette méthode prend non seulement en charge une évolutivité élevée, mais s’intègre également dans une architecture de microservices.

De plus, TensorFlow offre des fonctionnalités complètes pour la surveillance, la gestion des versions et la réalisation de tests A/B. Cela en fait un choix privilégié pour les applications d’entreprise nécessitant des déploiements fiables et stables.

TorchServe

Construit en collaboration par Facebook et Amazon, TorchServe offre une expérience de déploiement similaire pour les modèles PyTorch. Il est spécialement conçu pour l’inférence haute performance et simplifie l’intégration avec les services AWS, tels qu’Elastic Inference et Amazon SageMaker.

Bien qu’il n’ait peut-être pas atteint la maturité de TensorFlow Serving, TorchServe évolue avec des fonctionnalités telles que le service multimodèle, la gestion des versions et l’analyse avancée.

Standardisation inter-cadres avec ONNX

L’Open Neural Network Exchange (ONNX) est une norme ouverte pour représenter les modèles d’apprentissage profond. Vous pouvez développer un modèle avec PyTorch, l’exporter au format ONNX, puis effectuer une inférence sur divers environnements d’exécution ou accélérateurs matériels qui le prennent en charge.

La conversion de modèles TensorFlow en ONNX est également possible, bien qu’elle présente certaines limitations.

Déploiements mobiles et Edge

LiteRT est utilisé pour exécuter l’inférence sur des appareils tels qu’Android et iOS. Il est spécifiquement optimisé pour les environnements à ressources limitées grâce à des techniques telles que la quantification et l’élagage.

ExecuTorch est une alternative solide pour exécuter des modèles PyTorch sur des appareils mobiles. Alors que LiteRT est plus établi dans le domaine, les solutions ExecuTorch gagnent du terrain à mesure que sa base d’utilisateurs augmente.

Extensibilité, outillage et intégration

Les frameworks de deep learning ne fonctionnent généralement pas de manière isolée ; Ils collaborent fréquemment avec une variété d’outils de soutien pour des tâches telles que le traitement des données, la surveillance des modèles, le réglage des hyperparamètres, etc.

Intégration avec les bibliothèques de données

  • PyTorch : Ce framework populaire est largement compatible avec diverses bibliothèques de données Python comme Pandas et NumPy. L’API DataLoader permet la personnalisation d’ensembles de données personnalisés, tandis que des outils supplémentaires tels que DALI (NVIDIA Data Loading Library) améliorent encore l’efficacité du traitement des données.
  • TensorFlow : Il dispose de tf.data, une API conçue pour développer des pipelines d’entrée optimisés qui gèrent de grands ensembles de données, permettant des opérations d’E/S parallèles. Avec des fonctions telles que map, shuffle et prefetch, tf.data peut optimiser le prétraitement des données basé sur GPU.
  • TensorBoard : à l’origine pour TensorFlow, cet outil puissant fournit des informations et des visualisations en temps réel des mesures d’entraînement, des structures de modèle, des distributions de poids et des intégrations. La prise en charge de PyTorch a été étendue par le biais de plugins tels que tensorboardX ou par le biais d’une intégration directe (par exemple, torch.utils.tensorboard).
  • Weights & Biases, Neptune.ai, Comet et plusieurs autres outils de suivi d’expériences sont intégrés de manière transparente aux deux cadres, améliorant ainsi les capacités de gestion des expériences.

Réglage des hyperparamètres

  • Des frameworks tels qu’Optuna, Ray Tune et Hyperopt permettent une intégration fluide avec PyTorch et TensorFlow, permettant des recherches distribuées pour les hyperparamètres

Intégration cloud

  • Google Cloud Platform (GCP) : la plateforme d’IA de GCP fournit une assistance pour la formation et le déploiement de modèles TensorFlow. De plus, GCP prend en charge PyTorch par divers moyens, notamment des tâches de formation personnalisées et l’utilisation de Vertex AI.
  • AWS : cette plate-forme prend en charge à la fois TensorFlow et PyTorch, tandis que SageMaker offre des images Docker préconfigurées et des fonctionnalités pour la formation distribuée.
  • Microsoft Azure : Azure Machine Learning offre des fonctionnalités similaires, étendant la prise en charge des environnements TensorFlow et PyTorch.
  • DigitalOcean : Idéal pour exécuter des applications construites dans PyTorch ou TensorFlow, il fournit une multitude de ressources pour la configuration et l’optimisation de votre environnement d’apprentissage automatique.

Alors, quel cadre est le meilleur ?

Le choix du cadre dépendra des exigences de votre projet, de l’expertise de votre équipe et du cas d’utilisation prévu :

Choisissez PyTorch si...

  • Vous privilégiez le prototypage rapide et un style de programmation très pythonique.
  • Votre équipe est engagée dans des recherches pionnières où les capacités de graphisme dynamique simplifient l’expérimentation.
  • Vous préférez l’expérience de débogage claire offerte par un style de programmation impératif.
  • Vous avez l’intention d’utiliser largement l’écosystème PyTorch, y compris les transformateurs de visage câlins pour le NLP ou les bibliothèques avancées de vision par ordinateur.

Choisissez TensorFlow si...

  • Votre pipeline d’intelligence artificielle de bout en bout dépend de l’écosystème de Google ou vous prévoyez un déploiement sur Google Cloud Platform et utilisez des TPU .
  • Vous avez besoin d’un pipeline de production bien établi, y compris TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ou TensorFlow.js, associé à une prise en charge robuste des solutions d’entreprise à grande échelle.
  • Vous appréciez l’API Keras de haut niveau pour le développement rapide de modèles et recherchez un environnement bien structuré pour une optimisation avancée à l’aide de graphiques statiques (lorsque cela est avantageux).

Stratégies de rapprochement

Avec des cadres comme ONNX, il est possible de combiner et d’échanger des cadres. Cependant, certaines fonctionnalités spécifiques à chaque framework peuvent ne pas toujours s’intégrer de manière transparente.

De nombreuses organisations adoptent une « stratégie à deux cadres », en utilisant PyTorch pour la recherche et l’expérimentation, puis en transférant des modèles stables vers TensorFlow pour la production. Cette approche peut être efficace, mais elle peut entraîner une surcharge supplémentaire dans la maintenance du code.

Foire aux questions

Quelles sont les principales différences entre PyTorch et TensorFlow ?

PyTorch fonctionne sur un modèle impératif, souvent appelé exécution impatiente, qui s’aligne sur les attentes des programmeurs Python. En revanche, TensorFlow utilisait à l’origine un graphe de calcul statique, mais a depuis évolué pour adopter l’exécution hâtive comme mode par défaut à partir de TensorFlow 2.x.

Quel cadre est le plus adapté à la recherche et au prototypage ?

Les chercheurs ont souvent préféré PyTorch pour son graphe de calcul dynamique et sa syntaxe compatible avec Python, qui prend en charge le débogage et les modifications rapides.

En quoi le déploiement du modèle diffère-t-il entre PyTorch et TensorFlow ?

TensorFlow fournit des options telles que TensorFlow Serving, LiteRT et TensorFlow.js pour le déploiement de modèles en production, tandis que PyTorch offre TorchServe, la compatibilité ONNX et des options de déploiement mobile telles que PyTorch Mobile.

Quel framework prend le meilleur en charge les GPU et les TPU ?

Alors que les deux frameworks exploitent CUDA pour la prise en charge des GPU, TensorFlow offre des capacités natives améliorées pour les TPU de Google, ce qui en fait le choix préféré pour les tâches impliquant l’utilisation de TPU.

Puis-je utiliser les deux frameworks dans le même projet ?

Absolument! Grâce à ONNX (Open Neural Network Exchange), vous pouvez convertir des modèles entre PyTorch et TensorFlow, bien que certaines fonctionnalités spécifiques à chaque framework ne soient pas toujours traduites de manière transparente.

Conclusion

Dans le domaine du deep learning, PyTorch et TensorFlow sont à l’avant-garde, chacun offrant des avantages uniques qui répondent aux besoins des développeurs et aux exigences organisationnelles.

De nombreux développeurs considèrent PyTorch comme le chemin le plus rapide de l’idée au modèle opérationnel. TensorFlow est souvent reconnu comme une option globale pour un déploiement à grande échelle.

Heureusement, le choix de l’un ou l’autre cadre n’entravera pas votre parcours. Les deux offrent des fonctionnalités puissantes et sont pris en charge par des communautés dynamiques ainsi que par des outils complets pour répondre à divers besoins. Quel que soit le chemin que vous empruntez, un paysage rempli de percées dans le domaine de l’apprentissage profond est à votre portée.

Ressources

  • Comparaison des performances de Tensorflow Pytorch
  • Pytorch vs Tensorflow : une comparaison directe
  • Précision mixte
  • Plugins matériels personnalisés
  • Package de communication distribuée - torch.distributed
  • Débogage dans TensorFlow
  • Révélez le mystère des performances d’entraînement entre TensorFlow et PyTorch dans l’environnement à GPU unique
  • PyTorch vs TensorFlow : comparaison approfondie pour les développeurs d’IA