Elegir entre PyTorch y TensorFlow para proyectos de visión artificial

A pesar de lo rápido que evolucionan tecnologías de IA como la visión por ordenador y el análisis de imágenes, que se utilizan para analizar y comprender datos visuales, algunos conceptos básicos siguen siendo los mismos. Los desarrolladores todavía necesitan formas sencillas y fiables de crear, entrenar y desplegar modelos.

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

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

Proporciona funcionalidades básicas 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 por hardware (para utilizar GPU y hardware especializado, como TPU, y acelerar los cálculos).

Entre los numerosos frameworks disponibles actualmente, PyTorch y TensorFlow son dos de los más utilizados para crear soluciones de visión por ordenador. Ambos proporcionan las herramientas básicas necesarias para entrenar y ejecutar modelos de deep learning, pero adoptan enfoques ligeramente diferentes.

PyTorch y TensorFlow proporcionan las herramientas necesarias para crear, entrenar y desplegar modelos de deep learning, pero difieren en la forma de abordar los flujos de trabajo de desarrollo. PyTorch hace hincapié en la flexibilidad y en una experiencia más intuitiva y nativa de Python, mientras que TensorFlow ofrece un ecosistema más estructurado con una amplia variedad de herramientas integradas.

En este artículo compararemos PyTorch y TensorFlow en áreas clave como la facilidad de uso, la flexibilidad y el despliegue, para ayudarte a elegir la opción que mejor se adapte a tu proyecto de IA de visión. ¡Empecemos!

Descripción general de los frameworks de deep learning en visión por ordenador#

Antes de profundizar en PyTorch y TensorFlow, echemos un vistazo más detallado a los frameworks de deep learning y al papel que desempeñan en la visión por ordenador.

Los frameworks de deep learning son herramientas que simplifican la forma de crear y entrenar modelos de machine learning. 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 de las redes neuronales, que son modelos que aprenden patrones a partir de los datos para realizar 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 del mundo real.

También actúan como 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 por ordenador compatibles con tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias, y están construidas sobre frameworks como PyTorch.

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

En otras palabras, los frameworks actúan como backend y gestionan los cálculos básicos y el proceso de entrenamiento, mientras que las bibliotecas de nivel superior se centran en simplificar el uso de estas capacidades. En visión por ordenador, esto ayuda a gestionar tareas complejas, trabajar con grandes conjuntos de datos y crear modelos que funcionen de forma fiable en aplicaciones del mundo real.

Exploración de frameworks populares de deep learning#

Ahora que comprendemos mejor los frameworks de deep learning, profundicemos en PyTorch y TensorFlow. Ambos son frameworks muy utilizados en visión por ordenador.

Comprender el ecosistema de PyTorch#

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

Se utiliza ampliamente para crear modelos de IA y de visión por ordenador, 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 por las que PyTorch es tan popular es su grafo de computación dinámico (también conocido como ejecución eager). Esto permite crear y modificar modelos mientras se ejecutan, lo que facilita la depuración y la experimentación. Resulta especialmente útil en proyectos de visión por ordenador, donde los modelos suelen necesitar 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. Una mirada a la clasificación de imágenes (Fuente)

Su ecosistema en crecimiento y el sólido apoyo de la comunidad facilitan la creación de flujos de trabajo coherentes en distintos entornos. Muchas herramientas avanzadas de visión por ordenador, incluidos los modelos Ultralytics YOLO, se entrenan con PyTorch.

¿Qué es TensorFlow?#

Al igual que PyTorch, TensorFlow es un framework de deep learning de código abierto desarrollado y mantenido principalmente por Google. Se utiliza para crear y desplegar sistemas de IA y utiliza principalmente Python, con compatibilidad con otros lenguajes de programación como C++ y JavaScript. Admite 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 crear modelos, LiteRT (anteriormente 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 al despliegue dentro de un único framework.

En lo que respecta a la visión por ordenador, TensorFlow permite crear y gestionar flujos de trabajo complejos y preparados para producción en plataformas en la nube, dispositivos periféricos y sistemas empresariales. Por ejemplo, los modelos entrenados pueden convertirse a formatos que se ejecutan de forma eficiente en dispositivos móviles e integrados, como sistemas Android y 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 (TPU) e infraestructuras en la nube, por lo que resulta adecuado para cargas de trabajo de machine learning a gran escala.

PyTorch frente a TensorFlow: diferencias clave#

A continuación, compararemos PyTorch y TensorFlow en áreas clave de la visión por ordenador, como la facilidad de uso, la flexibilidad y el despliegue.

Consideraciones sobre 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 las pruebas de modelos de deep learning sin mucha configuración. Puedes escribir código, ejecutar experimentos y realizar cambios durante el entrenamiento rápidamente, lo que acelera el desarrollo.

TensorFlow adopta un enfoque más estructurado. Con herramientas como Keras, crear modelos se ha vuelto mucho más sencillo, pero trabajar con todo el ecosistema todavía puede requerir cierto tiempo de adaptación. Esta estructura puede resultar útil, especialmente al trabajar 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 proporciona una configuración más organizada a medida que crecen los proyectos.

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

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

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

TensorFlow, por otro lado, hace hincapié en flujos de trabajo más estructurados. Fomenta el uso de canalizaciones y herramientas estandarizadas, lo que puede permitir a los usuarios mantener la coherencia en proyectos de mayor tamaño. 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 parecer más flexible durante la experimentación, mientras que TensorFlow ofrece un enfoque más estructurado para organizar los flujos de trabajo.

Análisis de la compatibilidad con el despliegue en producción#

Al crear sistemas de visión por ordenador, el despliegue y la compatibilidad con entornos de producción son factores clave que debes tener en cuenta. TensorFlow cuenta con un sólido ecosistema de despliegue, con herramientas compatibles con la ejecución de modelos en dispositivos móviles, aplicaciones web y plataformas en la nube, por lo que resulta adecuado para el uso en el mundo 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 distintos formatos, lo que permite ejecutar modelos en diferentes entornos con una gran compatibilidad.

En pocas palabras, ambos frameworks pueden utilizarse para el despliegue, pero TensorFlow proporciona un conjunto de herramientas más integrado, mientras que PyTorch ofrece un enfoque más flexible en función del flujo de trabajo.

Rendimiento y escalabilidad de ambos frameworks#

Al trabajar con grandes conjuntos de datos y modelos complejos, el rendimiento y la escalabilidad se convierten en aspectos importantes que debes considerar. Influyen en la eficiencia con la que se entrenan los modelos y en su capacidad para escalar en distintos sistemas de hardware y distribuidos.

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

Del mismo modo, TensorFlow ofrece una sólida compatibilidad con el escalado de cargas de trabajo, con herramientas para el entrenamiento distribuido, flujos de trabajo basados en la nube y hardware especializado como TPU. Su ecosistema puede gestionar el entrenamiento y el despliegue a gran escala en distintos entornos.

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

Comunidad y adopción industrial de PyTorch y TensorFlow#

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

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

TensorFlow también goza de una amplia adopción, especialmente en entornos a gran escala y centrados en la producción. 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#

A medida que aprendas sobre PyTorch y TensorFlow, puede que 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 despliegue.

Veamos un ejemplo del mundo real para aclarar esta distinción. Piensa en trabajar con modelos Ultralytics YOLO.

Al entrenar un modelo como Ultralytics YOLO26, PyTorch se utiliza 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, puede exportarse a distintos formatos, incluidos TensorFlow.js y LiteRT (anteriormente TensorFlow Lite), lo que permite desplegar 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 pueden utilizarse durante el despliegue en entornos de producción, en función de la plataforma de destino. Sin embargo, esto puede variar según el flujo de trabajo específico y los requisitos del proyecto.

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

Conclusiones clave#

PyTorch y TensorFlow son frameworks de machine learning muy utilizados en ciencia de datos y visión por ordenador, y cada uno tiene sus propias fortalezas. En lugar de elegir uno sobre el otro, a menudo todo depende de cuál se adapte mejor a tu flujo de trabajo y a las necesidades de tu proyecto. En muchos casos, utilizarlos conjuntamente puede ayudar a crear sistemas de IA más eficientes y escalables.

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