الاختيار بين PyTorch وTensorFlow لمشاريع الرؤية الحاسوبية

على الرغم من التطور المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية وتحليلات الصور، التي تُستخدم لتحليل البيانات المرئية وفهمها، إلا أن بعض الأساسيات لا تزال ثابتة. لا يزال المطورون بحاجة إلى طرق بسيطة وموثوقة لبناء النماذج وتدريبها ونشرها.

الشكل 1. يمكن للرؤية الحاسوبية المساعدة في مهام رؤية متنوعة. (المصدر)

لهذا السبب تعد أطر عمل الذكاء الاصطناعي جزءاً كبيراً من تطوير الذكاء الاصطناعي. ببساطة، إطار عمل الذكاء الاصطناعي هو نظام أساسي لبناء وتدريب نماذج تعلم الآلة.

يوفر هذا الإطار وظائف أساسية مثل عمليات المصفوفات (للتعامل مع البيانات متعددة الأبعاد مثل الصور)، والتمايز التلقائي (حساب كيفية تعديل النموذج ذاتياً أثناء التدريب)، وتسريع العتاد (استخدام وحدات معالجة الرسومات GPUs والعتاد المتخصص مثل TPUs لتسريع الحسابات).

من بين العديد من أطر العمل المتاحة اليوم، يعد كل من PyTorch و TensorFlow من أكثر الأطر استخداماً لبناء حلول الرؤية الحاسوبية. يوفر كلاهما الأدوات الأساسية اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج التعلم العميق، لكنهما يتبعان مناهج مختلفة قليلاً.

يوفر كل من PyTorch و TensorFlow الأدوات اللازمة لبناء نماذج التعلم العميق وتدريبها ونشرها، لكنهما يختلفان في كيفية تعاملهما مع سير عمل التطوير. يركز PyTorch على المرونة وتجربة أكثر بديهية وتوافقاً مع Python، بينما يقدم TensorFlow نظاماً بيئياً أكثر تنظيماً مع مجموعة واسعة من الأدوات المتكاملة.

في هذه المقالة، سنقارن بين PyTorch و TensorFlow عبر مجالات رئيسية مثل سهولة الاستخدام، والمرونة، والنشر لمساعدتك في اختيار ما يناسب مشروعك في مجال الذكاء الاصطناعي للرؤية. لنبدأ!

Link to this sectionنظرة عامة على أطر عمل التعلم العميق في الرؤية الحاسوبية#

قبل الغوص في PyTorch و TensorFlow، دعونا نلقي نظرة فاحصة على أطر عمل التعلم العميق والدور الذي تلعبه في الرؤية الحاسوبية.

أطر عمل التعلم العميق هي أدوات تبسط كيفية بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة. بدلاً من تنفيذ العمليات الرياضية منخفضة المستوى من الصفر، يمكن للمطورين استخدام مكتبات وواجهات عالية المستوى (يشار إليها غالباً باسم APIs عالية المستوى) لتصميم النماذج وتدريبها وتقييمها بكفاءة أكبر.

تتولى هذه الأطر القيام بكل الأعمال الشاقة خلف الشبكات العصبية، وهي نماذج تتعلم الأنماط من البيانات لعمل تنبؤات. تعالج أطر العمل مهاماً رئيسية مثل معالجة البيانات، وبناء النماذج، والتدريب، والتنفيذ في وقت التشغيل، وتسريع العتاد، مما يسمح للمطورين بالتركيز أكثر على تحسين النماذج وحل مشكلات العالم الحقيقي.

كما أنها تعمل كأساس للمكتبات عالية المستوى. على سبيل المثال، تجعل أدوات مثل حزمة Ultralytics Python من السهل تدريب وتشغيل نماذج الرؤية الحاسوبية التي تدعم مهاماً مثل اكتشاف الكائنات، وتصنيف الصور، وتقسيم الحالات، وهي مبنية فوق أطر عمل مثل PyTorch.

الشكل 2. مثال على اكتشاف الكائنات (المصدر)

بمعنى آخر، تعمل أطر العمل كخلفية (backend) تتولى الحسابات الأساسية وعملية التدريب، بينما تركز المكتبات عالية المستوى على تبسيط كيفية استخدام هذه القدرات. في الرؤية الحاسوبية، يساعد هذا في إدارة المهام المعقدة، والعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة، وبناء نماذج تعمل بشكل موثوق في تطبيقات العالم الحقيقي.

Link to this sectionاستكشاف أطر عمل التعلم العميق الشائعة#

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لأطر عمل التعلم العميق، دعونا نتعمق في PyTorch و TensorFlow. كلاهما إطار عمل مستخدم على نطاق واسع في الرؤية الحاسوبية.

Link to this sectionفهم النظام البيئي لـ PyTorch#

PyTorch هو إطار عمل للتعلم العميق مفتوح المصدر تم تطويره في الأصل بواسطة فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Meta وتم إصداره في عام 2017. اليوم، يتم صيانته من قبل مؤسسة PyTorch Foundation، وهي جزء من مؤسسة Linux Foundation، التي تدعم تطويره المستمر ومساهمات المجتمع.

يُستخدم على نطاق واسع لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية ويعمل بسلاسة مع Python، مما يسهل على المطورين كتابة واختبار وتحديث الشبكات العصبية بطريقة مرنة وبديهية.

أحد الأسباب الرئيسية لشعبية PyTorch هو الرسم البياني للحسابات الديناميكي (المعروف أيضاً باسم التنفيذ الفوري أو eager execution). يتيح ذلك بناء النماذج وتعديلها أثناء تشغيلها، مما يسهل عملية تصحيح الأخطاء والتجريب. هذا مفيد بشكل خاص في مشاريع الرؤية الحاسوبية، حيث تحتاج النماذج غالباً إلى تعديلات متكررة أثناء التدريب.

يُستخدم PyTorch بشكل شائع لمهام مثل اكتشاف الكائنات، وتصنيف الصور، وتحليل الفيديو. كما يتضمن أدوات مدمجة للتعامل مع مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، وتقييم مقاييس الأداء، وتحسين النتائج، وضبط النماذج.

الشكل 3. نظرة على تصنيف الصور (المصدر)

يجعل نظامه البيئي المتنامي ودعم المجتمع القوي من السهل بناء سير عمل متسق عبر بيئات مختلفة. العديد من أدوات الرؤية الحاسوبية المتطورة، بما في ذلك نماذج Ultralytics YOLO، يتم تدريبها باستخدام PyTorch.

Link to this sectionما هو TensorFlow؟#

على غرار PyTorch، TensorFlow هو إطار عمل للتعلم العميق مفتوح المصدر تم تطويره وصيانته بشكل أساسي بواسطة Google. يُستخدم لبناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي ويستخدم Python بشكل أساسي، مع دعم لغات برمجة أخرى مثل C++ و JavaScript. وهو يدعم عملية التطوير الكاملة، من إنشاء النماذج إلى تشغيلها في تطبيقات العالم الحقيقي.

أحد أكبر نقاط قوة TensorFlow هو نظامه البيئي. يتضمن أدوات مثل Keras لبناء النماذج، و LiteRT (المشار إليه سابقاً باسم TensorFlow Lite أو TFLite) لتشغيل النماذج على أجهزة الحافة، و TensorFlow Serving للإنتاج، و TensorFlow.js لتطبيقات الويب.

كما يتضمن أدوات مثل TensorBoard لتصور أداء النموذج وتقدم التدريب. هذا يجعل من السهل على الفرق الانتقال من التجريب إلى النشر ضمن إطار عمل واحد.

عندما يتعلق الأمر بالرؤية الحاسوبية، يدعم TensorFlow بناء وإدارة سير عمل معقد وجاهز للإنتاج عبر منصات السحابة، وأجهزة الحافة، وأنظمة المؤسسات. على سبيل المثال، يمكن تحويل النماذج المدربة إلى تنسيقات تعمل بكفاءة على الأجهزة المحمولة والمدمجة، مثل أنظمة Android وعتاد الحافة، مما يتيح الاستدلال في الوقت الفعلي في حالات الاستخدام العملية.

بالإضافة إلى ذلك، يدعم TensorFlow التدريب الموزع والتحسين عبر وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، ووحدات معالجة الرسومات (GPUs)، ووحدات معالجة الموترات (TPUs)، والبنية التحتية السحابية، مما يجعله مناسباً لأعباء عمل تعلم الآلة على نطاق واسع.

Link to this sectionPyTorch مقابل TensorFlow: الاختلافات الرئيسية#

بعد ذلك، دعونا نقارن بين PyTorch و TensorFlow عبر المجالات الرئيسية في الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك سهولة الاستخدام، والمرونة، والنشر.

Link to this sectionالنظر في سهولة استخدام PyTorch و TensorFlow#

غالباً ما يُعتبر PyTorch سهل التعلم، خاصة للمبتدئين والباحثين. تصميمه القائم على Python وبنيته النحوية البسيطة تجعل من السهل بناء واختبار نماذج التعلم العميق دون الكثير من الإعداد. يمكنك كتابة الكود بسرعة، وإجراء التجارب، وإجراء تغييرات أثناء التدريب، مما يسرع عملية التطوير.

يتبع TensorFlow نهجاً أكثر تنظيماً. مع أدوات مثل Keras، أصبح بناء النماذج أكثر سلاسة بكثير، ولكن التعامل مع النظام البيئي الكامل قد يتطلب بعض الوقت للاعتياد عليه. يمكن أن يكون هذا التنظيم مفيداً، خاصة عند العمل على مشاريع أكبر أو أكثر تعقيداً.

بشكل عام، كلا الإطارين سهل الاستخدام، لكن منحنيات التعلم الخاصة بهما تختلف قليلاً. يميل PyTorch إلى أن يكون أكثر مرونة في البداية، بينما يوفر TensorFlow إعداداً أكثر تنظيماً مع نمو المشاريع.

Link to this sectionالمرونة مقابل سير العمل المنظم في PyTorch و TensorFlow#

يُعرف PyTorch بمرونته عند بناء خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين بسهولة تغيير البنى، وتجربة أساليب تدريب مختلفة، وتعديل سير العمل دون قيود صارمة. هذا يجعله مناسباً للمشاريع التي تكون فيها التجربة، والنمذجة الأولية السريعة، والتكرار السريع أموراً مهمة.

ميزة أخرى لـ PyTorch هي سهولة تصحيح الأخطاء. نظراً لأنه يعمل في بيئة ديناميكية قائمة على Python، يمكن للمطورين فحص ما يحدث داخل النموذج أثناء التدريب وإصلاح المشكلات بسرعة، مما يساعد في تسريع التطوير.

من ناحية أخرى، يؤكد TensorFlow على سير عمل أكثر تنظيماً. فهو يشجع على استخدام خطوط أنابيب (pipelines) وأدوات موحدة، والتي يمكن أن تمكن المستخدمين من الحفاظ على الاتساق عبر المشاريع الأكبر. هذا مفيد بشكل خاص عند إدارة الأنظمة المعقدة التي تتطلب عمليات مستقرة وقابلة للتكرار.

من الناحية العملية، يدعم كلا الإطارين التطوير المرن وسير العمل المنظم، لكن PyTorch يميل إلى الشعور بمزيد من المرونة أثناء التجريب، بينما يوفر TensorFlow نهجاً أكثر تنظيماً لتنظيم سير العمل.

Link to this sectionتحليل دعم نشر الإنتاج#

عند بناء أنظمة الرؤية الحاسوبية، يعد النشر ودعم الإنتاج عاملين أساسيين يجب مراعاتهما. يمتلك TensorFlow نظاماً بيئياً قوياً للنشر، مع أدوات تدعم تشغيل النماذج على الأجهزة المحمولة، وتطبيقات الويب، ومنصات السحابة، مما يجعله مناسباً جداً للاستخدام في العالم الحقيقي على نطاق واسع.

يدعم PyTorch أيضاً النشر ووسع قدراته في الإنتاج في السنوات الأخيرة. فهو يوفر أدوات لتقديم النماذج وتصديرها إلى تنسيقات مختلفة، مما يسمح للنماذج بالعمل عبر بيئات مختلفة مع توافق قوي.

ببساطة، يمكن استخدام كلا الإطارين للنشر، لكن TensorFlow يوفر مجموعة أدوات أكثر تكاملاً، بينما يوفر PyTorch نهجاً أكثر مرونة اعتماداً على سير العمل.

Link to this sectionالأداء والقابلية للتوسع لكلا الإطارين#

عند العمل مع مجموعات بيانات كبيرة ونماذج معقدة، يصبح الأداء وقابلية التوسع اعتبارات مهمة. فهي تؤثر على كفاءة تدريب النماذج ومدى قدرتها على التوسع عبر العتاد والأنظمة الموزعة.

يُعرف PyTorch بمرونته أثناء التطوير، مما يتيح للمطورين اختبار الأفكار بسرعة، وتكرار النماذج، وتحسين الأداء. كما يدعم التدريب الموزع من خلال أدوات مثل Distributed Data Parallel (DDP)، مما يسمح بالتوسع عبر وحدات معالجة رسومات متعددة، بما في ذلك الأنظمة التي تدعم CUDA، ويمكن استخدامه أيضاً مع تسريع TPU.

وبالمثل، يوفر TensorFlow دعماً قوياً لتوسيع أعباء العمل، مع أدوات للتدريب الموزع، وسير العمل القائم على السحابة، والعتاد المتخصص مثل TPUs. يمكن لنظامه البيئي إدارة التدريب والنشر على نطاق واسع عبر بيئات مختلفة.

بشكل عام، يمكن لكلا الإطارين التعامل مع أعباء عمل الرؤية الحاسوبية عالية الأداء والمتطلبة. يكمن الاختلاف الرئيسي في كيفية تعاملهما مع التوسع وإدارة سير العمل.

Link to this sectionاعتماد المجتمع والصناعة لـ PyTorch و TensorFlow#

يُستخدم كل من PyTorch و TensorFlow على نطاق واسع في الأبحاث والصناعة، مع مجتمعات وأنظمة بيئية قوية. كما أنها تتضمن وثائق شاملة، ودروساً تعليمية، وموارد تعلم تدعم المطورين أثناء بناء مهاراتهم وتحسينها.

يتمتع PyTorch بشعبية خاصة في مجتمعات المصادر المفتوحة والأبحاث. إن مرونته وسهولة التجربة جعلته خياراً شائعاً للعمل الأكاديمي وتطوير النماذج الجديدة، مما أدى إلى بناء العديد من الابتكارات الحديثة باستخدام PyTorch.

يتمتع TensorFlow أيضاً بتبني واسع، لا سيما في البيئات واسعة النطاق والمركزة على الإنتاج. يدعم نظامه البيئي وأدواته الفرق والأفراد الذين يعملون على أنظمة معقدة تتطلب الاتساق والصيانة طويلة المدى.

Link to this sectionكيف يتناسب PyTorch و TensorFlow مع نظام Ultralytics YOLO البيئي#

بينما تتعلم عن PyTorch و TensorFlow، قد تتساءل عن كيفية الاختيار بينهما بناءً على متطلبات مشروعك. في النهاية، يمكن أن يختلف القرار اعتماداً على سير عملك، وأهدافك، واحتياجات النشر الخاصة بك.

دعونا نلقي نظرة على مثال من العالم الحقيقي لجعل هذا التمييز أكثر وضوحاً. فكر في العمل مع نماذج Ultralytics YOLO.

عند تدريب نموذج مثل Ultralytics YOLO26، يتم استخدام PyTorch كإطار عمل أساسي. يتيح ذلك للمطورين تجربة بنيات النماذج، وضبط إعدادات التدريب، والتكرار بسرعة أثناء العمل مع مجموعات البيانات.

الشكل 4. استخدام YOLO26 لاكتشاف الكائنات في صورة (المصدر)

بمجرد تدريب النموذج، يمكن تصديره إلى تنسيقات مختلفة، بما في ذلك TensorFlow.js و LiteRT (سابقاً TensorFlow Lite)، مما يجعل من الممكن نشر نفس النموذج عبر بيئات متنوعة مثل الأجهزة المحمولة، وعتاد الحافة، وأنظمة السحابة.

في سير العمل هذا، يتم استخدام PyTorch خلال مرحلة التطوير والتدريب، بينما يمكن استخدام الأدوات المتعلقة بـ TensorFlow أثناء النشر في بيئات الإنتاج، اعتماداً على المنصة المستهدفة. ومع ذلك، قد يختلف هذا بناءً على سير العمل المحدد ومتطلبات المشروع.

في بعض الحالات، يمكن استخدام إطار عمل واحد خلال خط الأنابيب بأكمله، من التدريب إلى النشر. في حالات أخرى، يمكن دمج أدوات وتنسيقات متعددة لتلبية احتياجات النشر المختلفة.

Link to this sectionأهم النتائج#

PyTorch و TensorFlow هما إطارا عمل لتعلم الآلة يُستخدمان على نطاق واسع في علم البيانات والرؤية الحاسوبية، ولكل منهما نقاط قوته. بدلاً من اختيار واحد على الآخر، يعود الأمر غالباً إلى ما يناسب سير عملك واحتياجات مشروعك. في كثير من الحالات، يمكن أن يساعد استخدامهما معاً في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وقابلية للتوسع.

تفضل بزيارة مجتمعنا و مستودع GitHub لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي. استكشف تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية و الرؤية الحاسوبية في التصنيع على صفحات الحلول الخاصة بنا. اكتشف خيارات الترخيص الخاصة بنا وابدأ في البناء اليوم!