Die Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow für Computer-Vision-Projekte

Obwohl sich KI-Technologien wie Computer Vision und Bildanalyse, die zur Analyse und zum Verständnis visueller Daten eingesetzt werden, rasant weiterentwickeln, bleiben einige Grundlagen unverändert. Entwickler benötigen weiterhin einfache und zuverlässige Möglichkeiten, Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Abb. 1. Computer Vision kann bei verschiedenen Bildverarbeitungsaufgaben helfen. (Quelle)

Deshalb sind KI-Frameworks ein so wichtiger Bestandteil der KI-Entwicklung. Einfach gesagt ist ein KI-Framework ein grundlegendes System zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen.

Es stellt zentrale Funktionen wie Tensoroperationen (für die Arbeit mit mehrdimensionalen Daten wie Bildern), automatische Differentiation (die automatische Berechnung, wie ein Modell während des Trainings angepasst werden sollte) und Hardwarebeschleunigung (die Nutzung von GPUs und spezieller Hardware wie TPUs zur Beschleunigung von Berechnungen) bereit.

Unter den heute verfügbaren zahlreichen Frameworks gehören PyTorch und TensorFlow zu den am häufigsten verwendeten Lösungen für Computer-Vision-Anwendungen. Beide stellen die grundlegenden Werkzeuge zum Trainieren und Ausführen von Deep-Learning-Modellen bereit, verfolgen dabei aber leicht unterschiedliche Ansätze.

PyTorch und TensorFlow stellen beide die erforderlichen Werkzeuge zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen bereit, unterscheiden sich aber in ihrem Ansatz für Entwicklungsabläufe. PyTorch legt den Schwerpunkt auf Flexibilität und eine intuitivere, Python-nahe Arbeitsweise, während TensorFlow ein strukturierteres Ökosystem mit zahlreichen integrierten Werkzeugen bietet.

In diesem Artikel vergleichen wir PyTorch und TensorFlow in wichtigen Bereichen wie Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Bereitstellung, damit du die beste Lösung für dein Computer-Vision-Projekt auswählen kannst. Legen wir los!

Überblick über Deep-Learning-Frameworks in Computer Vision#

Bevor wir uns mit PyTorch und TensorFlow befassen, sehen wir uns Deep-Learning-Frameworks und ihre Rolle in Computer Vision genauer an.

Deep-Learning-Frameworks sind Werkzeuge, die das Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen vereinfachen. Anstatt mathematische Operationen auf niedriger Ebene von Grund auf zu implementieren, können Entwickler Bibliotheken und Schnittstellen auf höherer Ebene (oft als High-Level-APIs bezeichnet) verwenden, um Modelle effizienter zu entwerfen, zu trainieren und zu bewerten.

Sie übernehmen die aufwendige Arbeit hinter neuronalen Netzen, also Modellen, die Muster aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen. Frameworks kümmern sich um wichtige Aufgaben wie Datenverarbeitung, Modellerstellung, Training, Ausführung zur Laufzeit und Hardwarebeschleunigung. Dadurch können sich Entwickler stärker auf die Verbesserung von Modellen und die Lösung realer Probleme konzentrieren.

Sie bilden außerdem die Grundlage für Bibliotheken auf höherer Ebene. Werkzeuge wie das Ultralytics Python-Paket erleichtern beispielsweise das Trainieren und Ausführen von Computer-Vision-Modellen, die Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Instanzsegmentierung unterstützen und auf Frameworks wie PyTorch aufbauen.

Abb. 2. Ein Beispiel für Objekterkennung (Quelle)

Anders gesagt fungieren Frameworks als Backend und übernehmen die zentralen Berechnungen sowie den Trainingsprozess, während Bibliotheken auf höherer Ebene die Nutzung dieser Funktionen vereinfachen. In Computer Vision hilft dies bei der Verwaltung komplexer Aufgaben, der Arbeit mit großen Datensätzen und dem Erstellen von Modellen, die in realen Anwendungen zuverlässig funktionieren.

Beliebte Deep-Learning-Frameworks im Überblick#

Nachdem wir nun ein besseres Verständnis von Deep-Learning-Frameworks haben, sehen wir uns PyTorch und TensorFlow genauer an. Beide Frameworks werden in Computer Vision häufig eingesetzt.

Das PyTorch-Ökosystem verstehen#

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das ursprünglich vom KI-Forschungsteam von Meta entwickelt und 2017 veröffentlicht wurde. Heute wird es von der PyTorch Foundation, einem Teil der Linux Foundation, gepflegt, die seine kontinuierliche Entwicklung und Beiträge aus der Community unterstützt.

Es wird häufig zum Erstellen von KI- und Computer-Vision-Modellen verwendet und funktioniert nahtlos mit Python. Dadurch können Entwickler neuronale Netze flexibel und intuitiv schreiben, testen und aktualisieren.

Einer der Hauptgründe für die große Beliebtheit von PyTorch ist der dynamische Berechnungsgraph (auch als eager execution bezeichnet). Dadurch können Modelle während ihrer Ausführung erstellt und verändert werden, was das Debuggen und Experimentieren erleichtert. Dies ist besonders bei Computer-Vision-Projekten nützlich, bei denen Modelle während des Trainings häufig angepasst werden müssen.

PyTorch wird häufig für Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Videoanalyse eingesetzt. Außerdem enthält es integrierte Werkzeuge für die Verarbeitung von Datensätzen, das Trainieren von Modellen, die Bewertung von Leistungsmetriken, die Optimierung von Ergebnissen und die Feinabstimmung von Modellen.

Abb. 3. Ein Blick auf die Bildklassifizierung (Quelle)

Sein wachsendes Ökosystem und die starke Unterstützung durch die Community erleichtern den Aufbau konsistenter Abläufe in unterschiedlichen Umgebungen. Viele hochmoderne Computer-Vision-Werkzeuge, darunter Ultralytics YOLO-Modelle, werden mit PyTorch trainiert.

Was ist TensorFlow?#

Wie PyTorch ist TensorFlow ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das von Google entwickelt und hauptsächlich gepflegt wird. Es wird zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Systemen verwendet und setzt hauptsächlich auf Python, unterstützt aber auch andere Programmiersprachen wie C++ und JavaScript. Es unterstützt den gesamten Entwicklungsprozess – von der Erstellung von Modellen bis zu ihrer Ausführung in realen Anwendungen.

Eine der größten Stärken von TensorFlow ist sein Ökosystem. Dazu gehören Werkzeuge wie Keras zum Erstellen von Modellen, LiteRT (zuvor als TensorFlow Lite oder TFLite bezeichnet) zum Ausführen von Modellen auf Edge-Geräten, TensorFlow Serving für den Produktivbetrieb und TensorFlow.js für Webanwendungen.

Außerdem enthält es Werkzeuge wie TensorBoard zur Visualisierung der Modellleistung und des Trainingsfortschritts. Dadurch können Teams innerhalb eines einzigen Frameworks leichter vom Experimentieren zur Bereitstellung übergehen.

Im Bereich Computer Vision unterstützt TensorFlow die Erstellung und Verwaltung komplexer, produktionsreifer Abläufe über Cloud-Plattformen, Edge-Geräte und Unternehmenssysteme hinweg. Trainierte Modelle können beispielsweise in Formate konvertiert werden, die effizient auf mobilen und eingebetteten Geräten wie Android-Systemen und Edge-Hardware ausgeführt werden. Dadurch wird Inferenz in Echtzeit für praktische Anwendungsfälle ermöglicht.

Darüber hinaus unterstützt TensorFlow verteiltes Training und die Optimierung über zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs), GPUs, Tensor Processing Units (TPUs) und Cloud-Infrastrukturen hinweg. Dadurch eignet es sich gut für Machine-Learning-Workloads im großen Maßstab.

PyTorch vs. TensorFlow: Die wichtigsten Unterschiede#

Als Nächstes vergleichen wir PyTorch und TensorFlow in wichtigen Bereichen von Computer Vision, darunter Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Bereitstellung.

Benutzerfreundlichkeit von PyTorch und TensorFlow#

PyTorch gilt häufig als leicht zu erlernen, insbesondere für Einsteiger und Forscher. Sein Python-orientierter Aufbau und die einfache Syntax erleichtern das Erstellen und Testen von Deep-Learning-Modellen ohne großen Einrichtungsaufwand. Du kannst schnell Code schreiben, Experimente ausführen und während des Trainings Änderungen vornehmen, was die Entwicklung beschleunigt.

TensorFlow verfolgt einen stärker strukturierten Ansatz. Mit Werkzeugen wie Keras ist das Erstellen von Modellen deutlich nahtloser geworden, doch die Arbeit mit dem gesamten Ökosystem kann weiterhin etwas Zeit erfordern. Diese Struktur kann hilfreich sein, insbesondere bei größeren oder komplexeren Projekten.

Insgesamt sind beide Frameworks benutzerfreundlich, ihre Lernkurven unterscheiden sich jedoch geringfügig. PyTorch wirkt anfangs meist flexibler, während TensorFlow mit zunehmender Projektgröße eine besser organisierte Struktur bietet.

Flexibilität und strukturierte Abläufe in PyTorch und TensorFlow#

PyTorch ist für seine Flexibilität beim Erstellen von KI-Algorithmen bekannt. Entwickler können Architekturen leicht ändern, verschiedene Trainingsansätze ausprobieren und Abläufe ohne strenge Einschränkungen anpassen. Dadurch eignet es sich gut für Projekte, bei denen Experimente, schnelles Prototyping und zügige Iterationen wichtig sind.

Ein weiterer Vorteil von PyTorch ist das einfache Debuggen. Da es in einer dynamischen, Python-basierten Umgebung ausgeführt wird, können Entwickler während des Trainings untersuchen, was im Modell geschieht, und Probleme schnell beheben. Das trägt dazu bei, die Entwicklung zu beschleunigen.

TensorFlow legt dagegen den Schwerpunkt auf stärker strukturierte Abläufe. Es fördert die Nutzung standardisierter Pipelines und Werkzeuge, wodurch Anwender die Konsistenz in größeren Projekten aufrechterhalten können. Dies ist besonders nützlich bei der Verwaltung komplexer Systeme, die stabile und wiederholbare Prozesse erfordern.

In der Praxis unterstützen beide Frameworks eine flexible Entwicklung und strukturierte Abläufe. PyTorch wirkt beim Experimentieren jedoch meist flexibler, während TensorFlow einen strukturierteren Ansatz zur Organisation von Abläufen bietet.

Unterstützung für die Bereitstellung im Produktivbetrieb analysieren#

Beim Erstellen von Computer-Vision-Systemen sind die Bereitstellung und die Unterstützung des Produktivbetriebs wichtige Faktoren. TensorFlow verfügt über ein starkes Ökosystem für die Bereitstellung und bietet Werkzeuge zur Ausführung von Modellen auf Mobilgeräten, in Webanwendungen und auf Cloud-Plattformen. Dadurch eignet es sich gut für den skalierbaren Einsatz in realen Anwendungen.

PyTorch unterstützt ebenfalls die Bereitstellung und hat seine Möglichkeiten für den Produktivbetrieb in den vergangenen Jahren erweitert. Es bietet Werkzeuge zum Bereitstellen von Modellen und zum Export in verschiedene Formate, sodass Modelle mit hoher Kompatibilität in unterschiedlichen Umgebungen ausgeführt werden können.

Einfach gesagt können beide Frameworks für die Bereitstellung verwendet werden. TensorFlow bietet jedoch eine stärker integrierte Werkzeugauswahl, während PyTorch je nach Ablauf einen flexibleren Ansatz ermöglicht.

Leistung und Skalierbarkeit beider Frameworks#

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen und komplexen Modellen werden Leistung und Skalierbarkeit zu wichtigen Überlegungen. Sie beeinflussen, wie effizient Modelle trainiert werden und wie gut sie über Hardware und verteilte Systeme hinweg skalieren.

PyTorch ist für seine Flexibilität während der Entwicklung bekannt und ermöglicht es Entwicklern, Ideen schnell zu testen, Modelle iterativ zu verbessern und die Leistung zu optimieren. Es unterstützt außerdem verteiltes Training über Werkzeuge wie Distributed Data Parallel (DDP), wodurch eine Skalierung über mehrere GPUs, einschließlich CUDA-fähiger Systeme, möglich ist. Zudem kann es mit TPU-Beschleunigung verwendet werden.

Auch TensorFlow bietet umfassende Unterstützung für die Skalierung von Workloads, mit Werkzeugen für verteiltes Training, cloudbasierte Abläufe und spezielle Hardware wie TPUs. Sein Ökosystem kann Training und Bereitstellung im großen Maßstab über verschiedene Umgebungen hinweg verwalten.

Im Allgemeinen können beide Frameworks anspruchsvolle, leistungsintensive Computer-Vision-Workloads verarbeiten. Der Hauptunterschied liegt in ihrem jeweiligen Ansatz für Skalierung und Ablaufverwaltung.

Verbreitung von PyTorch und TensorFlow in Community und Industrie#

PyTorch und TensorFlow werden sowohl in der Forschung als auch in der Industrie umfassend eingesetzt und verfügen über starke Communities und Ökosysteme. Beide bieten außerdem umfangreiche Dokumentation, Tutorials und Lernressourcen, die Entwickler beim Aufbau und der Verbesserung ihrer Fähigkeiten unterstützen.

PyTorch ist besonders in Open-Source- und Forschungsgemeinschaften beliebt. Seine Flexibilität und die einfache Durchführung von Experimenten haben es zu einer häufigen Wahl für akademische Arbeiten und die Entwicklung neuer Modelle gemacht. Dadurch wurden viele der jüngsten Innovationen mit PyTorch entwickelt.

Auch TensorFlow ist weit verbreitet, insbesondere in Umgebungen mit großen Maßstäben und starkem Fokus auf den Produktivbetrieb. Sein Ökosystem und seine Werkzeuge unterstützen Teams und Einzelpersonen bei der Arbeit an komplexen Systemen, die Konsistenz und langfristige Wartung erfordern.

Wie PyTorch und TensorFlow in das Ultralytics-YOLO-Ökosystem passen#

Wenn du dich mit PyTorch und TensorFlow beschäftigst, fragst du dich vielleicht, wie du je nach Anforderungen deines Projekts zwischen ihnen wählen sollst. Letztendlich kann die Entscheidung von deinem Ablauf, deinen Zielen und deinen Anforderungen an die Bereitstellung abhängen.

Sehen wir uns ein Beispiel aus der Praxis an, um diesen Unterschied zu verdeutlichen. Betrachte die Arbeit mit Ultralytics-YOLO-Modellen.

Beim Training eines Modells wie Ultralytics YOLO26 wird PyTorch als zugrunde liegendes Framework verwendet. Dadurch können Entwickler mit Modellarchitekturen experimentieren, Trainingseinstellungen anpassen und bei der Arbeit mit Datensätzen schnell iterieren.

Abb. 4. Mit YOLO26 Objekte in einem Bild erkennen (Quelle)

Nach dem Training kann das Modell in verschiedene Formate exportiert werden, darunter TensorFlow.js und LiteRT (zuvor TensorFlow Lite). Dadurch lässt sich dasselbe Modell in verschiedenen Umgebungen wie Mobilgeräten, Edge-Hardware und Cloud-Systemen bereitstellen.

In diesem Ablauf wird PyTorch während der Entwicklungs- und Trainingsphase verwendet, während TensorFlow-bezogene Werkzeuge abhängig von der Zielplattform bei der Bereitstellung in Produktivumgebungen eingesetzt werden können. Dies kann sich jedoch je nach konkretem Ablauf und den Anforderungen des Projekts unterscheiden.

In manchen Fällen kann ein einziges Framework über die gesamte Pipeline hinweg verwendet werden, vom Training bis zur Bereitstellung. In anderen Fällen lassen sich mehrere Werkzeuge und Formate kombinieren, um unterschiedliche Anforderungen an die Bereitstellung zu erfüllen.

Wichtige Erkenntnisse#

PyTorch und TensorFlow sind Machine-Learning-Frameworks, die in der Datenwissenschaft und in Computer Vision umfassend eingesetzt werden, und jedes verfügt über eigene Stärken. Statt eines dem anderen vorzuziehen, kommt es häufig darauf an, was zu deinem Ablauf und deinen Projektanforderungen passt. In vielen Fällen kann ihre gemeinsame Nutzung dabei helfen, effizientere und besser skalierbare KI-Systeme zu entwickeln.

Besuche unsere Community und unser GitHub-Repository, um mehr über KI zu erfahren. Entdecke auf unseren Lösungsseiten Anwendungen wie KI im Gesundheitswesen und Computer Vision in der Fertigung. Informiere dich über unsere Lizenzierungsoptionen und beginne noch heute mit der Entwicklung!