Scegliere tra PyTorch e TensorFlow per i progetti di computer vision

Nonostante tecnologie di intelligenza artificiale come la computer vision e l'analisi delle immagini, utilizzate per analizzare e comprendere i dati visivi, si stiano evolvendo rapidamente, alcuni principi di base rimangono invariati. Gli sviluppatori hanno ancora bisogno di metodi semplici e affidabili per creare, addestrare e distribuire i modelli.

Fig. 1. La computer vision può aiutare con diverse attività di visione. (Fonte)

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

Fornisce funzionalità fondamentali come le operazioni sui tensori (per lavorare con dati multidimensionali come le immagini), la differenziazione automatica (il calcolo automatico di come un modello dovrebbe adattarsi durante l'addestramento) e l'accelerazione hardware (l'utilizzo di GPU e hardware specializzato come le TPU per velocizzare i calcoli).

Tra i numerosi framework oggi disponibili, PyTorch e TensorFlow sono due dei più utilizzati per creare soluzioni di computer vision. Entrambi forniscono gli strumenti fondamentali 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 nel modo in cui affrontano i flussi di lavoro di sviluppo. PyTorch pone l'accento 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 intelligenza artificiale basato sulla visione. Iniziamo!

Panoramica dei framework di deep learning nella computer vision#

Prima di analizzare PyTorch e TensorFlow, esaminiamo più da vicino i framework di deep learning e il ruolo che svolgono nella computer vision.

I framework di deep learning sono strumenti che semplificano la creazione e l'addestramento dei modelli di machine learning. Invece di implementare da zero le operazioni matematiche di basso livello, gli sviluppatori possono utilizzare 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 di tutto il lavoro complesso 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 a runtime e l'accelerazione hardware, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sul miglioramento dei modelli e sulla risoluzione di problemi reali.

Sono anche la base per le librerie di livello superiore. Ad esempio, strumenti come il pacchetto Python di Ultralytics semplificano l'addestramento e l'esecuzione di modelli di computer vision che supportano attività come il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze, e sono costruiti 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'utilizzo di queste funzionalità. Nella computer vision, questo aiuta a gestire attività complesse, lavorare con grandi dataset e creare modelli che funzionano in modo affidabile nelle applicazioni reali.

Analisi dei framework di deep learning più diffusi#

Ora che comprendiamo meglio i framework di deep learning, analizziamo PyTorch e TensorFlow. Entrambi sono framework ampiamente utilizzati nella computer vision.

Comprendere l'ecosistema PyTorch#

PyTorch è un framework open source per il deep learning sviluppato originariamente dal team di ricerca sull'intelligenza artificiale di Meta e pubblicato nel 2017. Oggi è gestito dalla PyTorch Foundation, parte della Linux Foundation, che ne supporta lo sviluppo continuo e i contributi della community.

È ampiamente utilizzato per creare modelli di intelligenza artificiale e computer vision e funziona perfettamente con Python, rendendo semplice per gli sviluppatori scrivere, testare e aggiornare le reti neurali in modo flessibile e intuitivo.

Uno dei motivi principali della popolarità di PyTorch è il suo grafo di calcolo dinamico (noto anche come esecuzione eager). Ciò consente di creare e modificare i modelli durante l'esecuzione, semplificando il debug e la sperimentazione. È particolarmente utile nei progetti di computer vision, in cui spesso i modelli richiedono frequenti modifiche durante l'addestramento.

PyTorch viene comunemente utilizzato per attività come il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini e l'analisi video. Include inoltre strumenti integrati per gestire i dataset, addestrare i modelli, valutare le metriche delle prestazioni, 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 computer vision, inclusi i modelli Ultralytics YOLO, vengono addestrati utilizzando PyTorch.

Che cos'è TensorFlow?#

Come PyTorch, TensorFlow è un framework open source per il deep learning sviluppato e gestito principalmente da Google. Viene utilizzato per creare e distribuire sistemi di intelligenza artificiale e si basa principalmente su Python, con il supporto di altri linguaggi di programmazione come C++ e JavaScript. Supporta l'intero processo di sviluppo, dalla creazione dei modelli alla loro esecuzione nelle applicazioni reali.

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

Include inoltre strumenti come TensorBoard per visualizzare le prestazioni dei modelli e l'avanzamento dell'addestramento. Questo semplifica il passaggio dalla sperimentazione alla distribuzione all'interno di un unico framework.

Per quanto riguarda la computer vision, 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. Ad esempio, i modelli addestrati possono essere convertiti in formati che vengono eseguiti in modo efficiente su dispositivi mobili ed embedded, 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 centrale (CPUs), GPU, unità di elaborazione tensoriale (TPUs) e infrastrutture cloud, risultando quindi adatto ai carichi di lavoro di machine learning su larga scala.

PyTorch vs TensorFlow: differenze principali#

Confronteremo ora PyTorch e TensorFlow in aree chiave della computer vision, 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 immediata la creazione e il test di modelli di deep learning senza una configurazione complessa. Puoi scrivere rapidamente il codice, eseguire esperimenti e apportare modifiche durante l'addestramento, accelerando lo sviluppo.

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

Nel complesso, entrambi i framework sono intuitivi, ma le rispettive curve di apprendimento differiscono leggermente. PyTorch tende a risultare più flessibile all'inizio, mentre TensorFlow offre una configurazione più organizzata con la crescita dei progetti.

Flessibilità e flussi di lavoro strutturati in PyTorch e TensorFlow#

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

Un altro vantaggio di PyTorch è la facilità del debug. 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 correggere rapidamente i problemi, contribuendo ad accelerare lo sviluppo.

TensorFlow, d'altra parte, pone l'accento su flussi di lavoro più strutturati. Incoraggia l'uso di pipeline e strumenti standardizzati, che possono aiutare gli utenti a mantenere la coerenza nei progetti più grandi. È particolarmente utile quando si gestiscono sistemi complessi che richiedono processi stabili e ripetibili.

Nella pratica, entrambi i framework supportano uno sviluppo flessibile e flussi di lavoro strutturati, ma PyTorch tende a risultare più flessibile durante la sperimentazione, mentre TensorFlow offre un approccio più strutturato all'organizzazione dei flussi di lavoro.

Analisi del supporto alla distribuzione in produzione#

Quando si creano sistemi di computer vision, il supporto alla distribuzione e alla produzione è un fattore fondamentale da considerare. TensorFlow dispone di 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 reale 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 formati diversi, consentendo di eseguirli in ambienti differenti con un'elevata compatibilità.

In parole semplici, 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 a seconda del flusso di lavoro.

Prestazioni e scalabilità di entrambi i framework#

Quando si lavora con dataset di grandi dimensioni e modelli complessi, prestazioni e scalabilità diventano considerazioni importanti. Influenzano l'efficienza con cui i modelli vengono addestrati e la loro capacità di scalare su hardware e sistemi distribuiti.

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

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

In generale, entrambi i framework sono in grado di gestire carichi di lavoro di computer vision impegnativi e ad alte prestazioni. La differenza principale risiede nel modo in cui affrontano la scalabilità e la gestione dei flussi di lavoro.

Community e adozione industriale di PyTorch e TensorFlow#

PyTorch e TensorFlow sono entrambi ampiamente utilizzati nella ricerca e nell'industria, con community ed ecosistemi solidi. Includono inoltre documentazione, tutorial e risorse formative approfonditi che supportano gli sviluppatori nella crescita e nel miglioramento delle proprie competenze.

PyTorch è particolarmente popolare 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, portando molte innovazioni recenti a essere realizzate con PyTorch.

Anche TensorFlow è ampiamente adottato, soprattutto negli ambienti su larga scala e orientati alla produzione. Il suo ecosistema e i suoi strumenti supportano team e singoli professionisti che lavorano a sistemi complessi e richiedono coerenza e manutenzione a lungo termine.

Come PyTorch e TensorFlow si integrano nell'ecosistema Ultralytics YOLO#

Mentre impari a conoscere PyTorch e TensorFlow, potresti chiederti come scegliere tra i due in base ai requisiti del tuo progetto. In definitiva, la decisione può variare a seconda del flusso di lavoro, degli obiettivi e delle esigenze di distribuzione.

Vediamo un esempio reale per chiarire meglio questa distinzione. Immagina di lavorare con i modelli Ultralytics YOLO.

Quando addestri un modello come Ultralytics YOLO26, PyTorch viene utilizzato come framework sottostante. Questo consente agli sviluppatori di sperimentare con le architetture dei modelli, modificare le impostazioni di addestramento e iterare rapidamente durante il lavoro con i dataset.

Fig. 4. Utilizzo di YOLO26 per rilevare oggetti in un'immagine (Fonte)

Una volta addestrato, il modello può essere esportato in formati diversi, tra cui TensorFlow.js e LiteRT (in precedenza TensorFlow Lite), rendendo possibile 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 utilizzati durante la distribuzione negli ambienti di produzione, a seconda della piattaforma di destinazione. Tuttavia, questo può variare in base al flusso di lavoro specifico e ai requisiti del progetto.

In alcuni casi, è possibile utilizzare un singolo framework per l'intera pipeline, dall'addestramento alla distribuzione. In altri, si possono combinare più strumenti e formati per soddisfare diverse esigenze di distribuzione.

Punti chiave#

PyTorch e TensorFlow sono framework di machine learning ampiamente utilizzati nella data science e nella computer vision, e ciascuno ha i propri punti di forza. Invece di sceglierne uno a scapito dell'altro, spesso la decisione dipende da ciò che si adatta meglio al tuo flusso di lavoro e alle esigenze del progetto. In molti casi, utilizzarli insieme può aiutare a creare sistemi di intelligenza artificiale più efficienti e scalabili.

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