PyTorch là gì? So sánh PyTorch và TensorFlow

Khi nói đến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning, người ta thường nhắc đến TensorFlow – một framework mã nguồn mở cực rất phổ biến. Tuy nhiên, đây không phải là framework nổi tiếng nhất vì vẫn còn PyTorch. Vậy cụ thể PyTorch là gì? Bài viết này sẽ giúp bạn so sánh 2 framework PyTorch và TensorFlow chi tiết.

Tổng quan về PyTorch

PyTorch là gì?

Pytorch là một framework mã nguồn mở hỗ trợ cho Deep Learning được phát triển bởi Facebook. Cùng với Tensorflow và Keras, đây là một trong những framework phổ biến nhất được sử dụng trong các bài toán về trí tuệ nhân tạo.

Sở hữu lượng người dùng đông đảo và một cộng đồng lớn mạnh, Pytorch đã vươn lên vị trí thứ 2 về số lượng người dùng chỉ sau Tensorflow vào năm 2019.

Trong nghiên cứu các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, Pytorch thường được ưu tiên sử dụng vì có thể giúp triển khai các bài toán một cách dễ dàng. Pytorch hỗ trợ đắc lực cho các nhà phát triển thực hiện Debug (gỡ lỗi) và Data Visualize (trực quan hóa dữ liệu) với cơ chế Dynamic Computation Graph.

Những lợi ích khi sử dụng PyTorch

• Mã nguồn mở giúp PyTorch xây dựng một cộng đồng lớn mạnh với nguồn tài nguyên chất lượng.
• Khả năng xử lý đồ họa mạnh mẽ giúp kiểm soát CPU & GPU rõ ràng.
• Tập hợp nhiều Pythonic tự nhiên.
• Dễ dàng xử lý code khi gặp bug.
• Có TouchScript giúp triển khai các ứng dụng vào quy mô sản xuất để mở rộng quy mô.
• Các hàm, cú pháp cơ bản trong Pytorch giúp xử lý các bài toán về AI một cách nhanh chóng.

Các đặc điểm cơ bản của PyTorch

Tensor là gì?

Tensor có thể là một vectơ hoặc ma trận đa chiều và đại diện cho các loại dữ liệu. Tất cả các giá trị trong một tensor sẽ có kiểu dữ liệu giống hệt nhau. Hình dạng của dữ liệu cũng là kích thước các mảng hoặc ma trận.

Tensor cũng có thể được xử lý bởi CPU hoặc GPU để giúp hoạt động nhanh hơn. Có nhiều loại Tensor khác nhau như Float Tensor, Double Tensor, Half Tensor, Int Tensor và Long Tensor. PyTorch sử dụng Float Tensor 32-bit làm mặc định.

Các hoạt động toán học

Code để thực hiện các phép toán trong PyTorch cũng giống như trong Numpy (một thư viện toán học phổ biến của Python). Người dùng cần khởi tạo 2 Tensor và thực hiện các phép toán như cộng, trừ, nhân và chia với chúng.

Dynamic Computation Graph

Các đồ thị tính toán trong PyTorch cho phép framework tính toán các giá trị gradient cho các Neural Network được xây dựng. PyTorch sử dụng Dynamic Computation Graph cho phép người dùng có thể xây dựng xen kẽ và định giá đồ thị. Ngoài ra, dạng đồ thị này còn thân thiện với Debug vì cho phép thực thi code từng dòng.

Tóm lại, Dynamic Computation Graph là một tính năng quan trọng khiến PyTorch trở thành lựa chọn ưu tiên trong ngành.

Datasets và DataLoader

Làm việc với bộ dữ liệu lớn yêu cầu tải tất cả dữ liệu vào bộ nhớ trong một lần duy nhất để tiết kiệm thời gian. Điều này gây ra tình trạng đầy bộ nhớ và các chương trình chạy chậm.

PyTorch cung cấp hai dữ liệu ban đầu là DataLoader và Dataset cho phép người dùng sử dụng dữ liệu của riêng họ cũng như các tập dữ liệu được tải trước.

Khởi tạo ma trận

Để khởi tạo ma trận với các số ngẫu nhiên trong PyTorch, bạn sẽ sử dụng hàm randn () và cung cấp một tensor chứa đầy các số ngẫu nhiên. Các phép toán ma trận cơ bản và phép toán chuyển vị trong PyTorch cũng tương tự như NumPy.

Các module phổ biến của PyTorch

Autograd

Autograd là module phân biệt tự động của PyTorch. Module này tạo ra một đồ thị xoay chiều có hướng với một Tensor đầu vào và một tensor đầu ra.

Optim

Optim là một package với các thuật toán được viết sẵn cho các trình tối ưu hóa, có thể được sử dụng để xây dựng Neural Network (Mạng nơ-ron nhân tạo trong AI)

nn

nn bao gồm các class khác nhau giúp xây dựng các mô hình Neural Network. Tất cả các module trong PyTorch đều là các subclass của nn.

So sánh PyTorch với TensorFlow

TensorFlow là gì?

Tensorflow là một framework mã nguồn mở, được dùng để tính toán Machine Learning quy mô lớn. Framework này sử dụng Python để cung cấp một API front-end hữu ích cho việc xây dựng các ứng dụng, đồng thời thực thi các ứng dụng đó bằng ngôn ngữ C++ để đạt hiệu suất cao hơn.

PyTorch với TensorFlow – framework nào tốt hơn?

Cả TensorFlow và PyTorch đều cung cấp các bản tóm tắt hữu ích giúp dễ dàng phát triển các mô hình ứng dụng. Tuy nhiên, PyTorch có cách tiếp cận “pythonic” và hướng đối tượng hơn, trong khi TensorFlow cung cấp nhiều tùy chọn.

PyTorch được sử dụng cho nhiều dự án Deep Learning hiện nay và sự phổ biến của framework này ngày càng tăng trong các nhà nghiên cứu AI. Khi các nhà nghiên cứu yêu cầu tính linh hoạt, khả năng Debug và thời gian đào tạo ngắn, họ thường chọn PyTorch. Ngoài ra, PyTorch có thể chạy trên Linux, macOS và Windows.

Mặt khác, nhờ vào các tính năng đa dạng, TensorFlow cũng là một Framework yêu thích của nhiều chuyên gia trong ngành. TensorFlow cung cấp hình ảnh trực quan, cho phép các nhà phát triển thực hiện Debug tốt hơn cũng như dễ dàng theo dõi quá trình training.

TensorFlow cũng vượt trội PyTorch trong việc triển khai các Training model (huấn luyện mô hình) nhờ framework TensorFlow Serving. PyTorch không cung cấp framework này nên các nhà phát triển cần sử dụng Django hoặc Flask làm máy chủ back-end.

Trong lĩnh vực tính toán dữ liệu song song (data parallelism), PyTorch đạt được hiệu suất tối ưu bằng cách dựa vào hỗ trợ gốc để thực thi không đồng bộ thông qua Python. Còn với TensorFlow, bạn phải viết code theo cách thủ công và tối ưu hóa mọi hoạt động để chạy trên một thiết bị cụ thể.

Tóm lại, nếu mới bắt đầu khám phá Deep Learning, bạn nên tìm hiểu PyTorch trước vì sự phổ biến của framework này trong cộng đồng nghiên cứu. Tuy nhiên, nếu đã quen với Machine Learning và Deep Learning cũng như đã kiếm được việc làm trong ngành, bạn hãy tìm hiểu TensorFlow.

Trên đây là một số thông tin cơ bản về PyTorch, một framework đang đóng vai trò quan trọng đối với lĩnh vực Deep Learning nói riêng và AI nói chung. Hy vọng sau bài viết này, bạn sẽ có hứng thú để tìm hiểu sâu hơn về PyTorch thông qua các tài liệu khác trên internet. Hẹn gặp lại bạn ở những bài viết thú vị khác nhé!

Những câu hỏi thường gặp