Quel framework de Deep Learning utiliser ?

Si l’univers de l’apprentissage profond vous est familier, l’expression « PyTorch contre TensorFlow » résonne certainement à vos oreilles.

PyTorch et TensorFlow, deux géants des frameworks d’apprentissage profond, dominent le paysage. Ce guide vous propose une analyse approfondie de leurs caractéristiques principales, afin de vous éclairer dans le choix du framework idéal pour votre prochain projet.

Dans cet article, nous allons explorer en détail ces deux outils incontournables – PyTorch et TensorFlow – avant de synthétiser leurs fonctionnalités respectives.

C’est parti !

Qu’est-ce que PyTorch ?

PyTorch est un framework open source conçu pour la création de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, trouvant son application dans divers domaines tels que le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique en général.

Ce framework, d’inspiration Pythonique, a été développé par Meta AI (anciennement Facebook AI) en 2016. Il s’appuie sur Torch, un ensemble de bibliothèques codées en Lua.

Récemment, Meta AI a lancé PyTorch 2.0, une version qui améliore considérablement la prise en charge de l’entraînement distribué, la compilation de modèles et les réseaux neuronaux graphiques (GNN), entre autres avancées.

Qu’est-ce que TensorFlow ?

Lancé en 2014 par Google, TensorFlow est un framework d’apprentissage automatique open source de bout en bout. Il intègre un large éventail de fonctionnalités pour la préparation des données, le déploiement de modèles et les pratiques MLOps.

Avec TensorFlow, vous bénéficiez d’un support multiplateforme ainsi qu’une assistance intégrée pour chaque étape du cycle de vie de l’apprentissage automatique.

PyTorch contre TensorFlow

PyTorch et TensorFlow sont deux piliers de la communauté de l’apprentissage profond. Ces frameworks offrent un support intégré pour la majorité des applications sur lesquelles vous pourriez travailler.

Source de l’image : star-history.com

Nous allons maintenant examiner les caractéristiques essentielles de PyTorch et de TensorFlow, tout en soulignant les situations où un framework pourrait être préférable à l’autre.

#1. Bibliothèques de jeux de données et de modèles pré-entraînés

Un bon framework d’apprentissage profond devrait proposer une multitude de ressources prêtes à l’emploi. Souvent, il n’est pas nécessaire de coder un modèle de zéro. Vous pouvez exploiter des modèles pré-entraînés et les adapter à votre cas d’usage spécifique.

De même, il est souhaitable que les jeux de données couramment utilisés soient accessibles facilement. Cela permet de construire rapidement des modèles expérimentaux, sans avoir à mettre en place un pipeline de collecte de données ou à importer et nettoyer des données provenant de diverses sources.

Idéalement, ces frameworks devraient fournir à la fois des jeux de données et des modèles pré-entraînés, afin d’accélérer le développement d’un modèle de base.

Jeux de données et modèles PyTorch

PyTorch propose des bibliothèques spécialisées telles que torchtext, torchaudio et torchvision pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP), audio et image, respectivement. Ainsi, lorsque vous utilisez PyTorch, vous pouvez profiter des jeux de données et des modèles fournis par ces bibliothèques, notamment :

• torchtext.datasets et torchtext.models pour les jeux de données et le traitement des tâches de NLP
• torchvision.datasets et torchvision.models pour les jeux de données d’images et les modèles pré-entraînés pour les tâches de vision par ordinateur
• torchaudio.datasets et torchaudio.models pour les jeux de données et les modèles pré-entraînés ainsi que des utilitaires pour l’apprentissage automatique sur l’audio

Jeux de données et modèles TensorFlow

Vous pouvez également trouver des modèles PyTorch et TensorFlow sur le Hugging Face Model Hub.

#2. Prise en charge du déploiement

Dans la comparaison PyTorch contre TensorFlow, le déploiement est souvent un facteur déterminant.

Un modèle d’apprentissage automatique qui fonctionne localement est un bon début. Cependant, pour maximiser l’impact des modèles d’apprentissage automatique, il est crucial de les déployer en production et de les surveiller en continu.

Nous allons maintenant examiner les fonctionnalités offertes par PyTorch et TensorFlow pour le déploiement de modèles d’apprentissage automatique en production.

TensorFlow Extended (TFX)

TensorFlow Extended, ou TFX, est une infrastructure de déploiement basée sur TensorFlow. Elle fournit des outils pour orchestrer et maintenir les pipelines d’apprentissage automatique. Elle inclut également des fonctions pour la validation et la transformation des données.

Avec TensorFlow Serving, vous pouvez déployer des modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production.

TorchServe

Une idée répandue est que PyTorch est populaire dans la recherche, tandis que TensorFlow l’est davantage dans l’industrie. Néanmoins, ces deux frameworks sont désormais largement utilisés dans les deux domaines.

À l’instar de TensorFlow Serving, PyTorch propose TorchServe, un cadre convivial qui facilite le déploiement de modèles PyTorch en production. De plus, vous pouvez utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles d’apprentissage automatique sur des appareils mobiles et autres appareils périphériques.

Bien que les deux frameworks offrent des options de déploiement, TensorFlow prend en charge nativement le déploiement de modèles. C’est pourquoi il est souvent le choix préféré dans les environnements de production.

#3. Fonctionnalités pour l’interprétabilité des modèles

Vous pouvez créer des modèles d’apprentissage profond pour des applications dans des domaines sensibles comme la santé et la finance. Cependant, si ces modèles sont des « boîtes noires » qui produisent des prédictions sans explication, il devient difficile d’interpréter leurs décisions.

Cela a conduit au développement de l’apprentissage automatique interprétable (ou ML explicable), avec des approches pour expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux et d’autres modèles d’apprentissage automatique.

L’interprétabilité est cruciale pour mieux comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux. Nous allons examiner les fonctionnalités que PyTorch et TensorFlow offrent à cet égard.

Captum PyTorch

PyTorch Captum, la bibliothèque d’interprétabilité des modèles pour PyTorch, fournit de nombreuses fonctionnalités dans ce domaine.

Ces fonctionnalités incluent des méthodes d’attribution telles que :

• Dégradés intégrés
• LIME, SHAP
• DeepLIFT
• GradCAM et ses variantes
• Méthodes d’attribution de couches

Expliquer TensorFlow (tf-expliquer)

TensorFlow Explain (tf-explain) est une bibliothèque qui offre des outils pour l’interprétabilité des réseaux neuronaux, notamment :

• Dégradés intégrés
• GradCAM
• SmoothGrad
• Dégradés vanilla et d’autres méthodes.

Après avoir abordé l’interprétabilité, passons à un autre aspect important : la confidentialité.

#4. Prise en charge de l’apprentissage automatique préservant la confidentialité

L’utilité des modèles d’apprentissage automatique dépend de l’accès aux données du monde réel. Cependant, cela soulève des préoccupations quant à la confidentialité des données. Des progrès significatifs ont été réalisés récemment dans les techniques d’apprentissage automatique préservant la confidentialité, telles que la confidentialité différentielle et l’apprentissage fédéré.

PyTorch Opacus

L’entraînement différentiel de modèles privés permet de garantir la confidentialité des données individuelles tout en tirant des informations utiles de l’ensemble de données.

PyTorch Opacus vous permet de former des modèles avec une confidentialité différentielle. Pour en savoir plus sur la mise en œuvre d’un entraînement de modèle privé différentiel, consultez l’introduction à Opacus.

TensorFlow Federated

L’apprentissage fédéré élimine le besoin d’une entité centralisée pour la collecte et le traitement des données. Dans un cadre fédéré, les données ne quittent jamais les locaux du propriétaire. Ainsi, l’apprentissage fédéré favorise une meilleure gouvernance des données.

TensorFlow Federated fournit des fonctionnalités pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique sur des données décentralisées.

#5. Facilité d’apprentissage

PyTorch est un framework d’apprentissage profond d’inspiration Pythonique. Son utilisation nécessite une maîtrise intermédiaire de Python, y compris une bonne compréhension des concepts de la programmation orientée objet tels que l’héritage.

D’autre part, avec TensorFlow, vous pouvez utiliser l’API Keras. Cette API de haut niveau masque certains détails d’implémentation de bas niveau. Par conséquent, si vous débutez dans la création de modèles d’apprentissage profond, vous trouverez peut-être Keras plus facile à prendre en main.

PyTorch vs TensorFlow : un aperçu

Nous avons examiné jusqu’à présent les fonctionnalités de PyTorch et de TensorFlow. Voici un tableau comparatif pour synthétiser leurs différences :

Ressources d’apprentissage

Pour conclure notre discussion, passons en revue quelques ressources utiles pour apprendre PyTorch et TensorFlow. Cette liste n’est pas exhaustive, mais elle rassemble des ressources triées sur le volet pour vous aider à maîtriser rapidement ces frameworks.

#1. Deep Learning avec PyTorch : un blitz de 60 minutes

Le tutoriel « blitz » de 60 minutes sur le site officiel de PyTorch est une excellente ressource pour les débutants souhaitant découvrir PyTorch.

Ce tutoriel vous familiarisera avec les concepts de base de PyTorch, tels que les tenseurs et les dégradés, et vous guidera dans la construction d’un réseau neuronal de classification d’images de base avec PyTorch.

#2. Apprentissage en profondeur avec PyTorch : de zéro à GAN

Deep Learning with PyTorch : Zero to GANs de Jovian.ai est une autre ressource complète pour apprendre l’apprentissage profond avec PyTorch. En l’espace d’environ six semaines, vous apprendrez :

• Les principes de base de PyTorch : tenseurs et dégradés
• La régression linéaire dans PyTorch
• La construction de réseaux neuronaux profonds, de ConvNets et de ResNets dans PyTorch
• La construction de réseaux antagonistes génératifs (GAN)

#3. Cours complet TensorFlow 2.0

Si vous souhaitez maîtriser TensorFlow, le cours complet TensorFlow 2.0 sur la chaîne communautaire de freeCodeCamp sera un atout précieux.

#4. TensorFlow – API de réseau neuronal d’apprentissage en profondeur Python par DeepLizard

DeepLizard propose un autre excellent cours TensorFlow pour les débutants. Dans ce cours adapté aux débutants, vous découvrirez les fondamentaux de l’apprentissage profond, notamment :

• Le chargement et le prétraitement des jeux de données
• La construction de réseaux neuronaux classiques
• La construction de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Conclusion

Pour résumer, cet article vous a permis de vous faire une idée globale de PyTorch et de TensorFlow. Le choix du framework optimal dépendra de votre projet spécifique. Il est également essentiel de tenir compte des aspects tels que la prise en charge du déploiement et l’explicabilité.

Êtes-vous un développeur Python souhaitant apprendre ces frameworks ? Si c’est le cas, n’hésitez pas à explorer les ressources que nous avons mentionnées.

Si le traitement du langage naturel vous intéresse, consultez cette liste de cours de traitement du langage naturel à suivre. Bon apprentissage !