En 2019 le terme Deep learning s’impose dans le monde du développement. Ce terme qui décrit le processus de fonctionnement d’un système d’intelligence artificielle dans lequel le système et doté d’un système d’apprentissage. Cette pratique de plus en plus utilisée dans les grandes entreprises entraîne les développeurs à s’informer sur les technologies actuelles.
TensorFlow
Depuis 2015 l’une d’elles se démarque Tensorflow un outil open source d’apprentissage automatique développé par Google Brain est leader sur le marché du machine learning.
Avec API front-end de développement d’applications repose sur le langage de programmation Python, tandis que l’exécution de ces applications s’effectue en C++ haute-performance.
Conçu comme un système de programmation ou les calculs sont représentés sous forme de graphiques.
Cette technologie permet aux chercheurs de développer des architectures d’apprentissage expérimentales et de les transformer en logiciels. TensorFlow regroupe un grand nombre de modèles et d’algorithmes Machine Learning.
En outre TensorFlow comporte de nombreux avantages :
- L’abstraction qui facilite l’implémentation d’algorithmes et permet au développeur de se focaliser sur la logique générale d’une application.
- Personnalisation de l’interface
- Mobilité efficace
- Production de liens de recherche
- Différenciation automatique
PyTorch
Concurrence oblige en 2016 Facebook lancée lui aussi son open source machine learning Pytorch basé sur le Framwork Torch .
PyTorch a su se démarquer par la simplicité de son architecture simple et ces graphiques dynamiques. De plus, Pytorch avec son graphique de calcul est défini à l’exécution, vous pouvez utiliser les outils de débogage Python préférés tels que pdb, ipdb, le débogueur PyCharm ou d’anciennes instructions d’impression fiables.
Depuis leurs sorties les deux logiciels se tienne le marché du machine Learning bien que Tensorflow soit leader PyTorch crée la concurrence en scindant les développeurs en 2.
Comparatif TensorFlow VS PyTorch
source : https://www.edureka.co/blog/pytorch-vs-tensorflow/
Pour répondre y TensorFlow tente de remédier à cela dans sa mise à jour TensorFlow 2.0 en abordant des nouvelles fonctionnalités.
- Construction des modèles simples avec Keras.
- Déploiement de modèles robustes en production sur n’importe quelle plate-forme.
- Expérimentation puissante pour la recherche.
- Simplifier l’API en nettoyant les API obsolètes et en réduisant la duplication.
Dans ce marché concurrentiel, les développeurs ont donc le choix entre deux logiciels rivaux :
TensorFlow est une bonne option si vous :
- Développer des modèles pour la production
- Développer des modèles qui doivent être déployés sur des plates-formes mobiles
- Vous voulez un bon soutien de la communauté et une documentation complète
- Vous voulez des ressources d’apprentissage riches sous différentes formes (TensorFlow a un MOOC entier)
- Vouloir ou avoir besoin d’utiliser Tensorboard
- Besoin d’utiliser une formation modèle à grande échelle distribuée
PyTorch est une bonne option si vous :
- Faites des recherches ou vos exigences de production non-fonctionnelles ne sont pas très exigeantes
- Vous voulez une meilleure expérience de développement et de débogage
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