Elegir entre PyTorch y TensorFlow para proyectos de visión artificial

A pesar de la rapidez con la que evolucionan las tecnologías de IA como la visión artificial y el análisis de imágenes, que se utilizan para analizar y comprender datos visuales, algunos aspectos básicos siguen siendo los mismos. Los desarrolladores siguen necesitando formas sencillas y fiables de crear, entrenar y desplegar modelos.

Fig 1. La visión artificial puede ayudar en diversas tareas de visión. (Fuente)

Por eso los marcos de trabajo de IA son una parte tan importante del desarrollo de IA. En pocas palabras, un marco de trabajo de IA es un sistema fundamental para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático.

Proporciona funciones esenciales como operaciones con tensores (para trabajar con datos multidimensionales como imágenes), diferenciación automática (para calcular automáticamente cómo debe ajustarse un modelo durante el entrenamiento) y aceleración de hardware (usando GPUs y hardware especializado como TPUs para acelerar los cálculos).

Entre los muchos marcos disponibles actualmente, PyTorch y TensorFlow son dos de los más utilizados para crear soluciones de visión artificial. Ambos proporcionan las herramientas básicas necesarias para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo, pero adoptan enfoques ligeramente diferentes.

Tanto PyTorch como TensorFlow proporcionan las herramientas necesarias para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje profundo, pero difieren en su enfoque de los flujos de trabajo de desarrollo. PyTorch enfatiza la flexibilidad y una experiencia más intuitiva y nativa de Python, mientras que TensorFlow ofrece un ecosistema más estructurado con una amplia gama de herramientas integradas.

En este artículo, compararemos PyTorch y TensorFlow en áreas clave como usabilidad, flexibilidad y despliegue para ayudarte a elegir lo que mejor se adapte a tu proyecto de visión artificial. ¡Empecemos!

Link to this sectionUna visión general de los marcos de aprendizaje profundo en visión artificial#

Antes de adentrarnos en PyTorch y TensorFlow, analicemos más de cerca los marcos de aprendizaje profundo y el papel que desempeñan en la visión artificial.

Los marcos de aprendizaje profundo son herramientas que simplifican la forma en que se construyen y entrenan los modelos de aprendizaje automático. En lugar de implementar operaciones matemáticas de bajo nivel desde cero, los desarrolladores pueden utilizar bibliotecas e interfaces de alto nivel (a menudo denominadas APIs de alto nivel) para diseñar, entrenar y evaluar modelos de forma más eficiente.

Se encargan de todo el trabajo pesado detrás de las redes neuronales, que son modelos que aprenden patrones a partir de datos para realizar predicciones. Los marcos gestionan tareas clave como el procesamiento de datos, la construcción de modelos, el entrenamiento, la ejecución en tiempo de ejecución y la aceleración de hardware, permitiendo a los desarrolladores centrarse más en mejorar los modelos y resolver problemas del mundo real.

También actúan como base para bibliotecas de mayor nivel. Por ejemplo, herramientas como el paquete Python de Ultralytics facilitan el entrenamiento y la ejecución de modelos de visión artificial que admiten tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias, y están construidas sobre marcos como PyTorch.

Fig 2. Un ejemplo de detección de objetos (Fuente)

En otras palabras, los marcos actúan como backend, gestionando los cálculos principales y el proceso de entrenamiento, mientras que las bibliotecas de mayor nivel se centran en simplificar el uso de estas capacidades. En visión artificial, esto ayuda a gestionar tareas complejas, trabajar con grandes conjuntos de datos y construir modelos que funcionan de manera fiable en aplicaciones del mundo real.

Link to this sectionExplorando los marcos de aprendizaje profundo populares#

Ahora que entendemos mejor los marcos de aprendizaje profundo, profundicemos en PyTorch y TensorFlow. Ambos son marcos muy utilizados en visión artificial.

Link to this sectionEntender el ecosistema de PyTorch#

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado originalmente por el equipo de investigación de IA de Meta y lanzado en 2017. Hoy en día, es mantenido por la PyTorch Foundation, parte de la Linux Foundation, que apoya su desarrollo continuo y las contribuciones de la comunidad.

Es ampliamente utilizado para construir modelos de IA y visión artificial y funciona perfectamente con Python, lo que facilita a los desarrolladores escribir, probar y actualizar redes neuronales de una manera flexible e intuitiva.

Una de las razones principales por las que PyTorch es tan popular es su grafo de cálculo dinámico (también conocido como ejecución inmediata o eager execution). Esto permite construir y modificar los modelos a medida que se ejecutan, facilitando la depuración y la experimentación. Esto es especialmente útil en proyectos de visión artificial, donde los modelos a menudo necesitan ajustes frecuentes durante el entrenamiento.

PyTorch se utiliza habitualmente para tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el análisis de vídeo. También incluye herramientas integradas para gestionar conjuntos de datos, entrenar modelos, evaluar métricas de rendimiento, optimizar resultados y ajustar modelos.

Fig 3. Un vistazo a la clasificación de imágenes (Fuente)

Su creciente ecosistema y el fuerte apoyo de la comunidad facilitan la creación de flujos de trabajo coherentes en diferentes entornos. Muchas herramientas de visión artificial de vanguardia, incluidos los modelos YOLO de Ultralytics, se entrenan utilizando PyTorch.

Link to this section¿Qué es TensorFlow?#

Al igual que PyTorch, TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado y mantenido principalmente por Google. Se utiliza para crear y desplegar sistemas de IA y utiliza principalmente Python, con soporte para otros lenguajes de programación como C++ y JavaScript. Soporta todo el proceso de desarrollo, desde la creación de modelos hasta su ejecución en aplicaciones del mundo real.

Una de las mayores fortalezas de TensorFlow es su ecosistema. Incluye herramientas como Keras para construir modelos, LiteRT (anteriormente conocido como TensorFlow Lite o TFLite) para ejecutar modelos en dispositivos edge, TensorFlow Serving para producción y TensorFlow.js para aplicaciones web.

También incluye herramientas como TensorBoard para la visualización del rendimiento del modelo y el progreso del entrenamiento. Esto facilita a los equipos pasar de la experimentación al despliegue dentro de un mismo marco de trabajo.

Cuando se trata de visión artificial, TensorFlow permite construir y gestionar flujos de trabajo complejos y listos para producción en plataformas en la nube, dispositivos edge y sistemas empresariales. Por ejemplo, los modelos entrenados pueden convertirse a formatos que se ejecutan de manera eficiente en dispositivos móviles y embebidos, como sistemas Android y hardware edge, permitiendo la inferencia en tiempo real en casos de uso prácticos.

Además de esto, TensorFlow admite el entrenamiento distribuido y la optimización a través de unidades centrales de procesamiento (CPUs), GPUs, unidades de procesamiento tensorial (TPUs) e infraestructura en la nube, lo que lo hace muy adecuado para cargas de trabajo de aprendizaje automático a gran escala.

Link to this sectionPyTorch frente a TensorFlow: diferencias clave#

A continuación, comparemos PyTorch y TensorFlow en áreas clave de la visión artificial, como la usabilidad, la flexibilidad y el despliegue.

Link to this sectionConsiderando la facilidad de uso de PyTorch y TensorFlow#

PyTorch suele considerarse fácil de aprender, especialmente para principiantes e investigadores. Su diseño centrado en Python y su sintaxis sencilla facilitan la creación y prueba de modelos de aprendizaje profundo sin mucha configuración. Puedes escribir código rápidamente, realizar experimentos y hacer cambios durante el entrenamiento, lo que acelera el desarrollo.

TensorFlow adopta un enfoque más estructurado. Con herramientas como Keras, la construcción de modelos se ha vuelto mucho más fluida, pero acostumbrarse a todo el ecosistema puede llevar tiempo. Esa estructura puede ser útil, especialmente cuando se trabaja en proyectos más grandes o complejos.

En general, ambos marcos son fáciles de usar, pero sus curvas de aprendizaje difieren ligeramente. PyTorch tiende a sentirse más flexible al principio, mientras que TensorFlow proporciona una configuración más organizada a medida que los proyectos crecen.

Link to this sectionFlexibilidad frente a flujos de trabajo estructurados en PyTorch y TensorFlow#

PyTorch es ampliamente conocido por su flexibilidad al construir algoritmos de IA. Los desarrolladores pueden cambiar fácilmente las arquitecturas, probar diferentes enfoques de entrenamiento y ajustar los flujos de trabajo sin limitaciones estrictas. Esto lo hace muy adecuado para proyectos donde la experimentación, la creación rápida de prototipos y la iteración rápida son importantes.

Otra ventaja de PyTorch es lo fácil que resulta depurar. Dado que se ejecuta en un entorno dinámico basado en Python, los desarrolladores pueden inspeccionar lo que ocurre dentro del modelo durante el entrenamiento y solucionar problemas rápidamente, lo que ayuda a acelerar el desarrollo.

TensorFlow, por otro lado, enfatiza flujos de trabajo más estructurados. Fomenta el uso de tuberías y herramientas estandarizadas, lo que puede permitir a los usuarios mantener la consistencia en proyectos más grandes. Esto es especialmente útil cuando se gestionan sistemas complejos que requieren procesos estables y repetibles.

En la práctica, ambos marcos soportan un desarrollo flexible y flujos de trabajo estructurados, pero PyTorch tiende a sentirse más flexible durante la experimentación, mientras que TensorFlow proporciona un enfoque más estructurado para organizar los flujos de trabajo.

Link to this sectionAnalizando el soporte para el despliegue en producción#

Al construir sistemas de visión artificial, el despliegue y el soporte para producción son factores clave a considerar. TensorFlow tiene un ecosistema sólido para el despliegue, con herramientas que permiten ejecutar modelos en dispositivos móviles, aplicaciones web y plataformas en la nube, lo que lo hace muy adecuado para un uso real a escala.

PyTorch también admite el despliegue y ha ampliado sus capacidades de producción en los últimos años. Ofrece herramientas para servir modelos y exportarlos a diferentes formatos, permitiendo que los modelos se ejecuten en diferentes entornos con una gran compatibilidad.

En pocas palabras, ambos marcos se pueden utilizar para el despliegue, pero TensorFlow proporciona un conjunto de herramientas más integrado, mientras que PyTorch ofrece un enfoque más flexible según el flujo de trabajo.

Link to this sectionRendimiento y escalabilidad de ambos marcos#

Al trabajar con grandes conjuntos de datos y modelos complejos, el rendimiento y la escalabilidad se convierten en consideraciones importantes. Influyen en la eficiencia con la que los modelos se entrenan y en lo bien que escalan a través de hardware y sistemas distribuidos.

PyTorch es conocido por su flexibilidad durante el desarrollo, permitiendo a los desarrolladores probar ideas rápidamente, iterar sobre modelos y perfeccionar el rendimiento. También admite el entrenamiento distribuido a través de herramientas como Distributed Data Parallel (DDP), lo que permite escalar a través de múltiples GPUs, incluidos sistemas compatibles con CUDA, y también puede utilizarse con aceleración TPU.

Del mismo modo, TensorFlow proporciona un fuerte soporte para escalar cargas de trabajo, con herramientas para el entrenamiento distribuido, flujos de trabajo basados en la nube y hardware especializado como TPUs. Su ecosistema puede gestionar el entrenamiento y el despliegue a gran escala en diferentes entornos.

En general, ambos marcos pueden manejar cargas de trabajo exigentes de visión artificial de alto rendimiento. La principal diferencia radica en cómo abordan la escalabilidad y la gestión del flujo de trabajo.

Link to this sectionAdopción por parte de la comunidad y la industria de PyTorch y TensorFlow#

Tanto PyTorch como TensorFlow son ampliamente utilizados tanto en la investigación como en la industria, con comunidades y ecosistemas fuertes. También incluyen documentación extensa, tutoriales y recursos de aprendizaje que apoyan a los desarrolladores a medida que construyen y mejoran sus habilidades.

PyTorch es especialmente popular en las comunidades de código abierto y de investigación. Su flexibilidad y facilidad de experimentación lo han convertido en una opción común para el trabajo académico y el desarrollo de nuevos modelos, lo que ha llevado a que muchas innovaciones recientes se construyan con PyTorch.

TensorFlow también cuenta con una amplia adopción, particularmente en entornos a gran escala y enfocados a la producción. Su ecosistema y herramientas apoyan a equipos y personas que trabajan en sistemas complejos que requieren consistencia y mantenimiento a largo plazo.

Link to this sectionCómo encajan PyTorch y TensorFlow en el ecosistema YOLO de Ultralytics#

A medida que aprendes sobre PyTorch y TensorFlow, es posible que te preguntes cómo elegir entre ellos según los requisitos de tu proyecto. En última instancia, la decisión puede variar según tu flujo de trabajo, tus objetivos y tus necesidades de despliegue.

Echemos un vistazo a un ejemplo del mundo real para aclarar esta distinción. Considera trabajar con los modelos YOLO de Ultralytics.

Al entrenar un modelo como Ultralytics YOLO26, se utiliza PyTorch como marco de trabajo subyacente. Esto permite a los desarrolladores experimentar con arquitecturas de modelos, ajustar los ajustes de entrenamiento e iterar rápidamente mientras trabajan con conjuntos de datos.

Fig 4. Uso de YOLO26 para detectar objetos en una imagen (Fuente)

Una vez entrenado el modelo, puede exportarse a diferentes formatos, incluidos TensorFlow.js y LiteRT (anteriormente TensorFlow Lite), lo que hace posible desplegar el mismo modelo en diversos entornos, como dispositivos móviles, hardware edge y sistemas en la nube.

En este flujo de trabajo, PyTorch se utiliza durante la etapa de desarrollo y entrenamiento, mientras que las herramientas relacionadas con TensorFlow pueden utilizarse durante el despliegue en entornos de producción, según la plataforma de destino. Sin embargo, esto puede variar según el flujo de trabajo específico y los requisitos del proyecto.

En algunos casos, se puede utilizar un único marco de trabajo en todo el proceso, desde el entrenamiento hasta el despliegue. En otros, se pueden combinar múltiples herramientas y formatos para satisfacer diferentes necesidades de despliegue.

Link to this sectionConclusiones clave#

PyTorch y TensorFlow son marcos de aprendizaje automático muy utilizados en ciencia de datos y visión artificial, y cada uno tiene sus propias fortalezas. En lugar de elegir uno sobre otro, a menudo se reduce a lo que mejor se ajuste a tu flujo de trabajo y a las necesidades de tu proyecto. En muchos casos, utilizarlos juntos puede ayudar a construir sistemas de IA más eficientes y escalables.

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