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深度学习框架如何选?4 大场景对比 Keras 和 PyTorch

新智元 | 714 2019-06-29 06:58 0 0 0

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【新智元导读】Keras和PyTorch变得极为流行,主要原因是它们比TensorFlow更容易使用。本文对比了Keras和PyTorch四个方面的不同,读者可以针对自己的任务来选择。

对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为,TF并不是非常的用户友好。

相比TF,Seif认为Keras和PyTorch比TensorFlow更易用,已经获得了巨大的普及。

Keras本身不是框架,而是一个位于其他Deep Learning框架之上的高级API。目前它支持TensorFlow,Theano和CNTK。Keras是迄今为止启动和运行最快最简单的框架。定义神经网络是直观的,使用功能性API允许人们将层定义为函数。

而PyTorch像Keras一样,它也抽象了深度网络编程的大部分混乱部分。PyTorch介于Keras和TensorFlow之间,比Keras拥有更灵活、更好的控制力,与此同时用户又不必做任何疯狂的声明式编程。

深度学习练习者整天都在争论应该使用哪个框架。接下来我们将通过4个不同方面,来对比Keras和PyTorch,最终初学者会明白应该选谁。

用于定义模型的类与函数

Keras提供功能性API来定义深度学习模型。神经网络被定义为一组顺序函数,功能定义层1的输出是功能定义层2的输入,例如下面demo代码:

    img_input = layers.Input(shape=input_shape)
    x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(img_input)
    x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
    x = layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(x)

    而PyTorch将网络设置为一个类,扩展了Torch库中的torch.nn.Module,PyTorch允许用户访问所有Python的类功能而不是简单的函数调用。与Keras类似,PyTorch提供了层作为构建块,但由于它们位于Python类中,因此它们在类的__init __()方法中引用,并由类的forward()方法执行。例如下面demo代码:

      class Net(nn.Module):
      def __init__(self):
      super(Net, self).__init__()
      self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
      self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, 3)
      self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
      def forward(self, x):
      x = F.relu(self.conv1(x))
      x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
      return x
      model = Net()

      所以如果你想更清晰、更优雅地定义网络,可以选择PyTorch;如果只是求快好上手,可以选择Keras。

      张量、计算图与标准阵列

      Keras API隐藏了编码器的许多混乱细节。定义网络层非常直观,默认设置已经足以应付大部分情况,不需要涉及到非常底层的内容。

      而当你真正触达到更底层的TensorFlow代码时,同时你也获得了随之而来的最具有挑战性的部分:你需要确保所有矩阵乘法都排成一行。哦对了,甚至别指望打印出图层的一个输出,因为你只会在终端上打印出一个漂亮的Tensor定义。

      相比起来,PyTorch在这些方面就做的更让人欣慰一些。你需要知道每个层的输入和输出大小,但这很快就能掌握。同时你也不必处理构建一个无法在调试中看到的抽象计算图。

      PyTorch的另一个优势是可以在Torch Tensors和Numpy阵列之间来回切换。而反观TF,如果需要实现自定义的东西,在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦,需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。

      PyTorch上这种操作实际上要简单得多。你只需要知道两个操作:一个将Torch Tensor(一个Variable对象)切换到Numpy,另一个反过来。

      当然,如果不需要实现任何花哨的东西,那么Keras会做得很好,因为你不会遇到任何TensorFlow路障。

      训练模型

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      在Keras上训练模型非常容易!一个简单的.fit()走四方。下面是demo代码:

        history = model.fit_generator(
        generator=train_generator,
        epochs=10,
        validation_data=validation_generator)

            

        但在PyTorch中训练模型就费点事了,包括几个步骤:

        • 在每批训练开始时初始化梯度

        • 运行正向传递模式

        • 运行向后传递

        • 计算损失并更新权重

          for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times
          running_loss = 0.0
          for i, data in enumerate(trainloader, 0):
          # Get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
          inputs, labels = data
          # (1) Initialise gradients
          optimizer.zero_grad()
          # (2) Forward pass
          outputs = net(inputs)
          loss = criterion(outputs, labels)
          # (3) Backward
          loss.backward()
          # (4) Compute the loss and update the weights
          optimizer.step()

                  

          你看看,就运行个训练就得这么多步骤!

          我想这样你总能意识到发生了什么。同时,由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变,因此非常不必要。

          控制CPU与GPU模式

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          如果安装了tensorflow-gpu,默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。然后,如果希望将某些操作移动到CPU,则可以使用单行操作。

            with tf.device('/cpu:0'):
            y = apply_non_max_suppression(x)

                

            在PyTorch就得费点劲,你必须为每个Torch张量和numpy变量明确启用GPU。如果在CPU和GPU之间来回切换以进行不同的操作,就会使代码变得混乱并且容易出错。

            例如,要将我们以前的模型转移到GPU上运行,我们必须执行以下操作:

              # Get the GPU device
              device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
              # Transfer the network to GPU
              net.to(device)
              # Transfer the inputs and labels to GPU
              inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

              在GPU这块,Keras凭借其简洁和漂亮的默认设置赢得了胜利。

              选择框架的建议

              Seif通常给出的建议是从Keras开始,毕竟又快、又简单、又好用!你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作,而无需触及任何一行TensorFlow。

              但如果你确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面,或者正在实现非标准的东西,那么PyTorch就是首选库。

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