Cómo elegir entre PyTorch y TensorFlow para proyectos de visión artificial

Aunque las tecnologías de IA, como la visión artificial y el análisis de imágenes, que se utilizan para analizar y comprender datos visuales, evolucionan muy rápido, algunos conceptos básicos siguen siendo los mismos. Los desarrolladores siguen necesitando formas sencillas y fiables de crear, entrenar e implementar modelos.

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

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

Proporciona funcionalidades básicas como operaciones con tensores (para trabajar con datos multidimensionales, como imágenes), diferenciación automática (calcular automáticamente cómo debe ajustarse un modelo durante el entrenamiento) y aceleración por hardware (usar GPU y hardware especializado, como TPU, para acelerar los cálculos).

De los muchos frameworks 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 distintos.

PyTorch y TensorFlow proporcionan las herramientas necesarias para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo, pero difieren en cómo abordan los flujos de trabajo de desarrollo. PyTorch da prioridad a la flexibilidad y ofrece una experiencia más intuitiva y propia 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 aspectos clave como la facilidad de uso, la flexibilidad y la implementación para ayudarte a elegir la opción que mejor se adapte a tu proyecto de IA visual. ¡Empecemos!

Resumen de los frameworks de aprendizaje profundo en visión artificial#

Antes de profundizar en PyTorch y TensorFlow, veamos más de cerca los frameworks de aprendizaje profundo y el papel que desempeñan en la visión artificial.

Los frameworks de aprendizaje profundo son herramientas que simplifican la creación y el entrenamiento de 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 API de alto nivel) para diseñar, entrenar y evaluar modelos de forma más eficiente.

Se encargan de todo el trabajo complejo que hay detrás de las redes neuronales, que son modelos que aprenden patrones a partir de datos para hacer predicciones. Los frameworks gestionan tareas clave como el procesamiento de datos, la creación de modelos, el entrenamiento, la ejecución en tiempo de ejecución y la aceleración por hardware, lo que permite a los desarrolladores centrarse más en mejorar los modelos y resolver problemas reales.

También sirven de base para bibliotecas de nivel superior. Por ejemplo, herramientas como el paquete de Python de Ultralytics facilitan el entrenamiento y la ejecución de modelos de visión artificial compatibles con tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias, y se basan en frameworks como PyTorch.

Fig. 2. Ejemplo de detección de objetos (Fuente)

En otras palabras, los frameworks actúan como backend y se ocupan de los cálculos básicos y del proceso de entrenamiento, mientras que las bibliotecas de nivel superior 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 crear modelos que funcionan de forma fiable en aplicaciones reales.

Exploración de frameworks populares de aprendizaje profundo#

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

Conoce el ecosistema de PyTorch#

PyTorch es un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado originalmente por el equipo de investigación de IA de Meta y publicado en 2017. Actualmente lo mantiene la Fundación PyTorch, que forma parte de la Fundación Linux y respalda su desarrollo continuo y las contribuciones de la comunidad.

Se utiliza ampliamente para crear modelos de IA y visión artificial, y funciona a la perfección con Python, lo que facilita a los desarrolladores escribir, probar y actualizar redes neuronales de forma flexible e intuitiva.

Una de las principales razones de la popularidad de PyTorch es su grafo de cálculo dinámico (también conocido como ejecución inmediata). Esto permite crear y modificar modelos mientras se ejecutan, lo que facilita la depuración y la experimentación. Resulta especialmente útil en proyectos de visión artificial, donde a menudo es necesario ajustar los modelos con frecuencia 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 ecosistema en expansión y el sólido apoyo de la comunidad facilitan la creación de flujos de trabajo coherentes en distintos entornos. Muchas herramientas de visión artificial de vanguardia, incluidos los modelos Ultralytics YOLO, se entrenan con PyTorch.

¿Qué es TensorFlow?#

Al igual que PyTorch, TensorFlow es un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado y mantenido principalmente por Google. Se utiliza para crear e implementar sistemas de IA y utiliza principalmente Python, aunque también admite otros lenguajes de programación como C++ y JavaScript. Admite todo el proceso de desarrollo, desde la creación de modelos hasta su ejecución en aplicaciones reales.

Uno de los puntos fuertes de TensorFlow es su ecosistema. Incluye herramientas como Keras para crear modelos, LiteRT (antes denominado TensorFlow Lite o TFLite) para ejecutar modelos en dispositivos periféricos, TensorFlow Serving para producción y TensorFlow.js para aplicaciones web.

También incluye herramientas como TensorBoard para visualizar el rendimiento de los modelos y el progreso del entrenamiento. Esto facilita que los equipos pasen de la experimentación a la implementación dentro de un mismo framework.

En lo que respecta a la visión artificial, TensorFlow permite crear y gestionar flujos de trabajo complejos y listos para producción en plataformas en la nube, dispositivos periféricos y sistemas empresariales. Por ejemplo, los modelos entrenados se pueden convertir a formatos que se ejecutan de forma eficiente en dispositivos móviles e integrados, como los sistemas Android y el hardware periférico, lo que permite realizar inferencias en tiempo real en casos de uso prácticos.

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

PyTorch frente a TensorFlow: diferencias clave#

A continuación, compararemos PyTorch y TensorFlow en aspectos clave de la visión artificial, como la facilidad de uso, la flexibilidad y la implementación.

Facilidad de uso de PyTorch y TensorFlow#

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

TensorFlow adopta un enfoque más estructurado. Gracias a herramientas como Keras, crear modelos es ahora mucho más sencillo, pero aun así puede llevar algo de tiempo acostumbrarse a todo el ecosistema. Esa estructura puede resultar útil, sobre todo en proyectos más grandes o complejos.

En general, ambos frameworks son fáciles de usar, pero sus curvas de aprendizaje difieren ligeramente. PyTorch suele parecer más flexible al principio, mientras que TensorFlow ofrece una estructura más organizada a medida que crecen los proyectos.

Flexibilidad frente a flujos de trabajo estructurados en PyTorch y TensorFlow#

PyTorch es conocido por su flexibilidad a la hora de crear algoritmos de IA. Los desarrolladores pueden cambiar fácilmente las arquitecturas, probar distintos métodos de entrenamiento y ajustar los flujos de trabajo sin limitaciones estrictas. Esto lo hace idóneo para proyectos en los que la experimentación, la creación rápida de prototipos y la iteración ágil son importantes.

Otra ventaja de PyTorch es la facilidad de depuración. Como se ejecuta en un entorno dinámico basado en Python, los desarrolladores pueden inspeccionar lo que ocurre dentro del modelo durante el entrenamiento y corregir problemas rápidamente, lo que ayuda a acelerar el desarrollo.

TensorFlow, por su parte, hace hincapié en flujos de trabajo más estructurados. Fomenta el uso de canalizaciones y herramientas estandarizadas, lo que puede ayudar a mantener la coherencia en proyectos de mayor envergadura. Esto resulta especialmente útil al gestionar sistemas complejos que requieren procesos estables y repetibles.

En la práctica, ambos frameworks admiten un desarrollo flexible y flujos de trabajo estructurados, pero PyTorch suele ofrecer más flexibilidad durante la experimentación, mientras que TensorFlow proporciona un enfoque más estructurado para organizar los flujos de trabajo.

Análisis de la compatibilidad con la implementación en producción#

Al crear sistemas de visión artificial, la implementación y la compatibilidad con producción son factores clave que conviene tener en cuenta. TensorFlow cuenta con un sólido ecosistema de implementación, con herramientas para ejecutar modelos en dispositivos móviles, aplicaciones web y plataformas en la nube, por lo que es adecuado para un uso real a gran escala.

PyTorch también admite la implementación y ha ampliado sus capacidades de producción en los últimos años. Ofrece herramientas para servir modelos y exportarlos a distintos formatos, lo que permite ejecutarlos en diversos entornos con una alta compatibilidad.

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

Rendimiento y escalabilidad de ambos frameworks#

Al trabajar con grandes conjuntos de datos y modelos complejos, el rendimiento y la escalabilidad son aspectos importantes que conviene tener en cuenta. Influyen en la eficiencia del entrenamiento de los modelos y en su capacidad para escalar en distintos tipos de hardware y sistemas distribuidos.

PyTorch destaca por su flexibilidad durante el desarrollo, ya que permite a los desarrolladores probar ideas, iterar sobre los modelos y optimizar el rendimiento rápidamente. También admite el entrenamiento distribuido mediante herramientas como Distributed Data Parallel (DDP), que permite escalar en varias GPU, incluidos los sistemas compatibles con CUDA, y también se puede utilizar con aceleración TPU.

Del mismo modo, TensorFlow ofrece un sólido soporte para escalar cargas de trabajo, con herramientas para el entrenamiento distribuido, los flujos de trabajo en la nube y hardware especializado como las TPU. Su ecosistema puede gestionar el entrenamiento y la implementación a gran escala en distintos entornos.

En general, ambos frameworks pueden gestionar cargas de trabajo de visión artificial exigentes y de alto rendimiento. La principal diferencia está en cómo abordan el escalado y la gestión de los flujos de trabajo.

Adopción de PyTorch y TensorFlow en la comunidad y la industria#

PyTorch y TensorFlow se utilizan ampliamente tanto en la investigación como en la industria, y cuentan con comunidades y ecosistemas sólidos. También disponen de abundante documentación, tutoriales y recursos de aprendizaje que ayudan a los desarrolladores a crear y mejorar sus habilidades.

PyTorch es especialmente popular en las comunidades de código abierto y de investigación. Su flexibilidad y la facilidad para experimentar lo han convertido en una opción habitual para el trabajo académico y el desarrollo de nuevos modelos, por lo que muchas de las innovaciones recientes se han creado con PyTorch.

TensorFlow también goza de una amplia adopción, sobre todo en entornos de producción y a gran escala. Su ecosistema y sus herramientas ayudan a equipos y profesionales que trabajan en sistemas complejos que requieren coherencia y mantenimiento a largo plazo.

Cómo encajan PyTorch y TensorFlow en el ecosistema Ultralytics YOLO#

Al aprender sobre PyTorch y TensorFlow, quizá te preguntes cómo elegir entre ellos según los requisitos de tu proyecto. En última instancia, la decisión puede variar en función de tu flujo de trabajo, tus objetivos y tus necesidades de implementación.

Veamos un ejemplo real para aclarar mejor esta diferencia. Imagina que trabajas con modelos Ultralytics YOLO.

Al entrenar un modelo como Ultralytics YOLO26, se utiliza PyTorch como framework subyacente. Esto permite a los desarrolladores experimentar con arquitecturas de modelos, ajustar la configuración del 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 se puede exportar a distintos formatos, como TensorFlow.js y LiteRT (antes TensorFlow Lite), lo que permite implementar el mismo modelo en diversos entornos, como dispositivos móviles, hardware periférico y sistemas en la nube.

En este flujo de trabajo, PyTorch se utiliza durante la fase de desarrollo y entrenamiento, mientras que las herramientas relacionadas con TensorFlow se pueden utilizar durante la implementación en entornos de producción, según la plataforma de destino. Sin embargo, esto puede variar en función del flujo de trabajo y los requisitos específicos del proyecto.

En algunos casos, se puede utilizar un único framework en toda la canalización, desde el entrenamiento hasta la implementación. En otros, se pueden combinar varias herramientas y formatos para satisfacer distintas necesidades de implementación.

Conclusiones clave#

PyTorch y TensorFlow son frameworks de aprendizaje automático muy utilizados en ciencia de datos y visión artificial, y cada uno tiene sus propios puntos fuertes. En lugar de elegir uno frente al otro, la decisión suele depender de cuál encaja mejor con tu flujo de trabajo y las necesidades de tu proyecto. En muchos casos, utilizarlos juntos puede ayudar a crear sistemas de IA más eficientes y escalables.

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