Come scegliere tra PyTorch e TensorFlow per progetti di computer vision

Nonostante la rapidità con cui si evolvono tecnologie AI come la visione artificiale e l’analisi delle immagini, utilizzate per analizzare e comprendere i dati visivi, alcuni principi fondamentali restano invariati. Gli sviluppatori hanno ancora bisogno di strumenti semplici e affidabili per creare, addestrare e distribuire modelli.

Fig. 1. La visione artificiale può supportare diverse attività di visione. (Fonte)

Ecco perché i framework di AI sono una parte così importante dello sviluppo dell’AI. In parole semplici, un framework di AI è un sistema fondamentale per creare e addestrare modelli di machine learning.

Fornisce funzionalità di base come le operazioni sui tensori (per lavorare con dati multidimensionali come le immagini), la differenziazione automatica (per calcolare automaticamente come un modello deve adattarsi durante l’addestramento) e l’accelerazione hardware (per velocizzare i calcoli usando GPU e hardware specializzato come le TPU).

Tra i numerosi framework oggi disponibili, PyTorch e TensorFlow sono due dei più utilizzati per creare soluzioni di visione artificiale. Entrambi forniscono gli strumenti di base necessari per addestrare ed eseguire modelli di deep learning, ma adottano approcci leggermente diversi.

PyTorch e TensorFlow forniscono entrambi gli strumenti necessari per creare, addestrare e distribuire modelli di deep learning, ma differiscono nell’approccio ai flussi di lavoro di sviluppo. PyTorch punta sulla flessibilità e su un’esperienza più intuitiva e nativa per Python, mentre TensorFlow offre un ecosistema più strutturato con un’ampia gamma di strumenti integrati.

In questo articolo confronteremo PyTorch e TensorFlow in aree chiave come usabilità, flessibilità e distribuzione, per aiutarti a scegliere la soluzione più adatta al tuo progetto di AI per la visione. Iniziamo!

Panoramica dei framework di deep learning nella visione artificiale#

Prima di approfondire PyTorch e TensorFlow, diamo un’occhiata più da vicino ai framework di deep learning e al ruolo che svolgono nella visione artificiale.

I framework di deep learning sono strumenti che semplificano la creazione e l’addestramento dei modelli di machine learning. Anziché implementare da zero operazioni matematiche di basso livello, gli sviluppatori possono usare librerie e interfacce di alto livello (spesso chiamate API di alto livello) per progettare, addestrare e valutare i modelli in modo più efficiente.

Si occupano del lavoro più impegnativo alla base delle reti neurali, ovvero modelli che apprendono schemi dai dati per fare previsioni. I framework gestiscono attività fondamentali come l’elaborazione dei dati, la creazione dei modelli, l’addestramento, l’esecuzione in fase di runtime e l’accelerazione hardware, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sul miglioramento dei modelli e sulla risoluzione di problemi concreti.

Fungono anche da base per le librerie di livello superiore. Per esempio, strumenti come il pacchetto Python di Ultralytics semplificano l’addestramento e l’esecuzione di modelli di visione artificiale che supportano attività come il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze, e sono basati su framework come PyTorch.

Fig. 2. Un esempio di rilevamento degli oggetti (Fonte)

In altre parole, i framework fungono da backend e gestiscono i calcoli fondamentali e il processo di addestramento, mentre le librerie di livello superiore si concentrano sulla semplificazione dell’uso di queste funzionalità. Nella visione artificiale, questo aiuta a gestire attività complesse, lavorare con grandi dataset e creare modelli affidabili nelle applicazioni concrete.

Alla scoperta dei framework di deep learning più diffusi#

Ora che conosciamo meglio i framework di deep learning, approfondiamo PyTorch e TensorFlow. Entrambi sono framework molto utilizzati nella visione artificiale.

L’ecosistema PyTorch#

PyTorch è un framework di deep learning open source, sviluppato originariamente dal team di ricerca sull’AI di Meta e rilasciato nel 2017. Oggi è gestito dalla PyTorch Foundation, parte della Linux Foundation, che ne sostiene lo sviluppo continuo e i contributi della community.

È ampiamente utilizzato per creare modelli di AI e visione artificiale e si integra perfettamente con Python, consentendo agli sviluppatori di scrivere, testare e aggiornare reti neurali in modo flessibile e intuitivo.

Uno dei motivi principali della popolarità di PyTorch è il suo grafo computazionale dinamico (noto anche come esecuzione eager). Questo consente di creare e modificare i modelli durante l’esecuzione, semplificando il debugging e la sperimentazione. È particolarmente utile nei progetti di visione artificiale, dove spesso i modelli richiedono frequenti modifiche durante l’addestramento.

PyTorch è comunemente utilizzato per attività come il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini e l’analisi dei video. Include anche strumenti integrati per gestire i dataset, addestrare i modelli, valutare le metriche di prestazione, ottimizzare i risultati e perfezionare i modelli.

Fig. 3. Uno sguardo alla classificazione delle immagini (Fonte)

Il suo ecosistema in crescita e il forte supporto della community semplificano la creazione di flussi di lavoro coerenti in ambienti diversi. Molti strumenti all’avanguardia per la visione artificiale, inclusi i modelli Ultralytics YOLO, sono addestrati con PyTorch.

Che cos’è TensorFlow?#

Come PyTorch, TensorFlow è un framework di deep learning open source sviluppato e gestito principalmente da Google. Viene utilizzato per creare e distribuire sistemi di AI e si basa soprattutto su Python, ma supporta anche altri linguaggi di programmazione come C++ e JavaScript. Supporta l’intero processo di sviluppo, dalla creazione dei modelli alla loro esecuzione in applicazioni concrete.

Uno dei maggiori punti di forza di TensorFlow è il suo ecosistema. Include strumenti come Keras per creare modelli, LiteRT (precedentemente chiamato TensorFlow Lite o TFLite) per eseguire modelli su dispositivi edge, TensorFlow Serving per la produzione e TensorFlow.js per le applicazioni web.

Include anche strumenti come TensorBoard per visualizzare le prestazioni dei modelli e i progressi dell’addestramento. Questo facilita il passaggio dei team dalla sperimentazione alla distribuzione all’interno di un unico framework.

Per la visione artificiale, TensorFlow supporta la creazione e la gestione di flussi di lavoro complessi e pronti per la produzione su piattaforme cloud, dispositivi edge e sistemi aziendali. Per esempio, i modelli addestrati possono essere convertiti in formati che funzionano in modo efficiente su dispositivi mobili e integrati, come i sistemi Android e l’hardware edge, consentendo l’inferenza in tempo reale in casi d’uso pratici.

Inoltre, TensorFlow supporta l’addestramento distribuito e l’ottimizzazione su unità di elaborazione centrali (CPU), GPU, unità di elaborazione tensoriale (TPU) e infrastrutture cloud, risultando adatto ai carichi di lavoro di machine learning su larga scala.

PyTorch e TensorFlow a confronto: differenze chiave#

Ora confrontiamo PyTorch e TensorFlow nelle aree chiave della visione artificiale, tra cui usabilità, flessibilità e distribuzione.

Valutare la facilità d’uso di PyTorch e TensorFlow#

PyTorch è spesso considerato facile da imparare, soprattutto per principianti e ricercatori. Il suo design incentrato su Python e la sintassi semplice rendono agevole creare e testare modelli di deep learning senza molta configurazione. Puoi scrivere codice, eseguire esperimenti e apportare modifiche durante l’addestramento rapidamente, accelerando così lo sviluppo.

TensorFlow adotta un approccio più strutturato. Grazie a strumenti come Keras, creare modelli è diventato molto più semplice, ma può comunque servire del tempo per abituarsi a lavorare con l’intero ecosistema. Questa struttura può essere utile, soprattutto nei progetti più grandi o complessi.

Nel complesso, entrambi i framework sono intuitivi, ma presentano curve di apprendimento leggermente diverse. PyTorch tende a offrire più flessibilità nelle fasi iniziali, mentre TensorFlow fornisce una struttura più organizzata man mano che i progetti crescono.

Flessibilità e flussi di lavoro strutturati con PyTorch e TensorFlow#

PyTorch è noto per la flessibilità nella creazione di algoritmi di AI. Gli sviluppatori possono modificare facilmente le architetture, provare diversi approcci di addestramento e adattare i flussi di lavoro senza rigidi vincoli. Questo lo rende adatto ai progetti in cui sono importanti la sperimentazione, la prototipazione rapida e le iterazioni veloci.

Un altro vantaggio di PyTorch è la facilità di debugging. Poiché viene eseguito in un ambiente dinamico basato su Python, gli sviluppatori possono esaminare ciò che accade all’interno del modello durante l’addestramento e risolvere rapidamente i problemi, accelerando così lo sviluppo.

TensorFlow, invece, punta maggiormente su flussi di lavoro strutturati. Incoraggia l’uso di pipeline e strumenti standardizzati, che possono aiutare gli utenti a mantenere la coerenza nei progetti più grandi. Questo è particolarmente utile quando si gestiscono sistemi complessi che richiedono processi stabili e ripetibili.

In pratica, entrambi i framework supportano uno sviluppo flessibile e flussi di lavoro strutturati, ma PyTorch tende a offrire più flessibilità durante la sperimentazione, mentre TensorFlow propone un approccio più strutturato per organizzare i flussi di lavoro.

Analisi del supporto alla distribuzione in produzione#

Quando si creano sistemi di visione artificiale, la distribuzione e il supporto alla produzione sono fattori chiave da considerare. TensorFlow offre un ecosistema solido per la distribuzione, con strumenti che supportano l’esecuzione dei modelli su dispositivi mobili, applicazioni web e piattaforme cloud, risultando adatto all’uso concreto su larga scala.

Anche PyTorch supporta la distribuzione e negli ultimi anni ha ampliato le proprie funzionalità per la produzione. Offre strumenti per servire i modelli ed esportarli in diversi formati, consentendo loro di funzionare in ambienti differenti con un’elevata compatibilità.

In poche parole, entrambi i framework possono essere utilizzati per la distribuzione, ma TensorFlow offre un insieme di strumenti più integrato, mentre PyTorch propone un approccio più flessibile in base al flusso di lavoro.

Prestazioni e scalabilità di entrambi i framework#

Quando si lavora con grandi dataset e modelli complessi, prestazioni e scalabilità diventano aspetti importanti da considerare. Influiscono sull’efficienza dell’addestramento dei modelli e sulla loro capacità di scalare su hardware e sistemi distribuiti.

PyTorch è noto per la flessibilità durante lo sviluppo, che consente agli sviluppatori di testare rapidamente le idee, iterare sui modelli e perfezionarne le prestazioni. Supporta anche l’addestramento distribuito tramite strumenti come Distributed Data Parallel (DDP), consentendo di scalare su più GPU, inclusi i sistemi compatibili con CUDA, e può essere utilizzato anche con l’accelerazione TPU.

Analogamente, TensorFlow offre un solido supporto per scalare i carichi di lavoro, con strumenti per l’addestramento distribuito, flussi di lavoro basati sul cloud e hardware specializzato come le TPU. Il suo ecosistema può gestire l’addestramento e la distribuzione su larga scala in ambienti diversi.

In generale, entrambi i framework sono in grado di gestire carichi di lavoro impegnativi e ad alte prestazioni per la visione artificiale. La differenza principale riguarda il loro approccio alla scalabilità e alla gestione dei flussi di lavoro.

Adozione di PyTorch e TensorFlow nella community e nel settore#

PyTorch e TensorFlow sono entrambi ampiamente utilizzati nella ricerca e nel settore, con community ed ecosistemi solidi. Includono anche documentazione, tutorial e risorse di apprendimento approfonditi, che aiutano gli sviluppatori a creare e migliorare le proprie competenze.

PyTorch è particolarmente apprezzato nelle community open source e di ricerca. La sua flessibilità e la facilità di sperimentazione lo hanno reso una scelta comune per il lavoro accademico e lo sviluppo di nuovi modelli, tanto che molte innovazioni recenti sono state realizzate con PyTorch.

Anche TensorFlow è ampiamente adottato, soprattutto negli ambienti di produzione e su larga scala. Il suo ecosistema e i suoi strumenti supportano team e singoli sviluppatori che lavorano su sistemi complessi, per i quali sono essenziali coerenza e manutenzione a lungo termine.

Come si inseriscono PyTorch e TensorFlow nell’ecosistema Ultralytics YOLO#

Approfondendo PyTorch e TensorFlow, potresti chiederti come scegliere tra i due in base ai requisiti del tuo progetto. In definitiva, la decisione può variare in funzione del tuo flusso di lavoro, dei tuoi obiettivi e delle tue esigenze di distribuzione.

Vediamo un esempio concreto per chiarire meglio questa distinzione. Considera il lavoro con i modelli Ultralytics YOLO.

Quando si addestra un modello come Ultralytics YOLO26, PyTorch viene utilizzato come framework di base. Questo consente agli sviluppatori di sperimentare con le architetture dei modelli, modificare le impostazioni di addestramento e iterare rapidamente mentre lavorano con i dataset.

Fig. 4. Uso di YOLO26 per rilevare oggetti in un’immagine (Fonte)

Una volta addestrato, il modello può essere esportato in diversi formati, tra cui TensorFlow.js e LiteRT (precedentemente TensorFlow Lite), così da poter distribuire lo stesso modello in vari ambienti, come dispositivi mobili, hardware edge e sistemi cloud.

In questo flusso di lavoro, PyTorch viene utilizzato durante la fase di sviluppo e addestramento, mentre gli strumenti correlati a TensorFlow possono essere usati durante la distribuzione negli ambienti di produzione, in base alla piattaforma di destinazione. Tuttavia, la scelta può variare a seconda del flusso di lavoro specifico e dei requisiti del progetto.

In alcuni casi, è possibile usare un unico framework per l’intera pipeline, dall’addestramento alla distribuzione. In altri, è possibile combinare più strumenti e formati per soddisfare esigenze di distribuzione diverse.

Punti chiave#

PyTorch e TensorFlow sono framework di machine learning ampiamente utilizzati nella data science e nella visione artificiale, e ognuno ha i propri punti di forza. Spesso non si tratta di scegliere l’uno a scapito dell’altro, ma di capire quale si adatta meglio al tuo flusso di lavoro e alle esigenze del tuo progetto. In molti casi, usarli insieme può aiutare a creare sistemi di AI più efficienti e scalabili.

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