Scegliere tra PyTorch e TensorFlow per progetti di computer vision

Nonostante la rapidità con cui si evolvono le tecnologie di IA come la computer vision e l'analisi delle immagini, utilizzate per analizzare e comprendere i dati visivi, alcuni concetti 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 in varie attività visive. (Fonte)

Ecco perché i framework di IA rappresentano una parte così importante dello sviluppo dell'IA. In parole semplici, un framework di IA è un sistema fondamentale per costruire 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 (che calcola automaticamente come un modello debba adattarsi durante l'addestramento) e l'accelerazione hardware (utilizzando GPU e hardware specializzato come le TPU per velocizzare i calcoli).

Tra i molti framework disponibili oggi, PyTorch e TensorFlow sono due dei più utilizzati per costruire soluzioni di computer vision. Entrambi offrono gli strumenti principali 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 approcciano i flussi di lavoro di sviluppo. PyTorch enfatizza la flessibilità e un'esperienza più intuitiva e nativa per Python, mentre TensorFlow offre un ecosistema più strutturato con una vasta gamma di strumenti integrati.

In questo articolo, confronteremo PyTorch e TensorFlow in aree chiave come l'usabilità, la flessibilità e la distribuzione, per aiutarti a scegliere ciò che meglio si adatta al tuo progetto di visione IA. Cominciamo!

Link to this sectionUna panoramica dei framework di deep learning nella computer vision#

Prima di addentrarci in PyTorch e TensorFlow, diamo un'occhiata più da vicino ai framework di deep learning e al ruolo che svolgono nella computer vision.

I framework di deep learning sono strumenti che semplificano il modo in cui i modelli di machine learning vengono costruiti e addestrati. Invece di implementare operazioni matematiche di basso livello da zero, 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 pesante dietro le reti neurali, ovvero modelli che apprendono schemi dai dati per fare previsioni. I framework gestiscono attività chiave come l'elaborazione dei dati, la costruzione del modello, l'addestramento, l'esecuzione in fase di runtime e l'accelerazione hardware, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sul miglioramento dei modelli e sulla risoluzione di problemi reali.

Agiscono anche come base per librerie di livello superiore. Ad esempio, strumenti come il pacchetto Python di Ultralytics rendono più facile addestrare ed eseguire modelli di computer vision che supportano attività come il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini e la segmentazione delle istanze, e sono costruiti sopra framework come PyTorch.

Fig 2. Un esempio di rilevamento oggetti (Fonte)

In altre parole, i framework fungono da backend, gestendo i calcoli principali e il processo di addestramento, mentre le librerie di livello superiore si concentrano sulla semplificazione dell'utilizzo di tali funzionalità. Nella computer vision, questo aiuta a gestire attività complesse, a lavorare con grandi dataset e a costruire modelli che funzionano in modo affidabile nelle applicazioni del mondo reale.

Link to this sectionEsplorazione dei framework di deep learning più diffusi#

Ora che abbiamo una migliore comprensione dei framework di deep learning, passiamo a PyTorch e TensorFlow. Entrambi sono framework ampiamente utilizzati nella computer vision.

Link to this sectionComprendere l'ecosistema PyTorch#

PyTorch è un framework di deep learning open-source sviluppato originariamente dal team di ricerca IA di Meta e rilasciato nel 2017. Oggi è mantenuto dalla PyTorch Foundation, parte della Linux Foundation, che ne supporta il continuo sviluppo e i contributi della comunità.

È ampiamente utilizzato per costruire modelli di IA 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 per cui PyTorch è così popolare è il suo grafo di calcolo dinamico (noto anche come esecuzione eager). Ciò consente ai modelli di essere costruiti e modificati mentre vengono eseguiti, facilitando il debug e la sperimentazione. Questo è particolarmente utile nei progetti di computer vision, dove i modelli richiedono spesso frequenti aggiustamenti durante l'addestramento.

PyTorch è comunemente utilizzato per attività come il rilevamento di oggetti, la classificazione delle immagini e l'analisi video. Include anche strumenti integrati per gestire dataset, addestrare modelli, valutare metriche di performance, 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 comunità rendono semplice costruire flussi di lavoro coerenti in diversi ambienti. Molti strumenti di computer vision all'avanguardia, inclusi i modelli YOLO di Ultralytics, sono addestrati utilizzando PyTorch.

Link to this sectionChe cos'è TensorFlow?#

Simile a PyTorch, TensorFlow è un framework di deep learning open-source sviluppato e mantenuto principalmente da Google. È utilizzato per costruire e distribuire sistemi di IA e utilizza principalmente Python, con supporto per altri linguaggi di programmazione come C++ e JavaScript. Supporta l'intero processo di sviluppo, dalla creazione dei modelli alla loro esecuzione in applicazioni reali.

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

Include anche strumenti come TensorBoard per la visualizzazione delle performance del modello e del progresso dell'addestramento. Ciò rende più facile per i team passare dalla sperimentazione alla distribuzione all'interno di un unico framework.

Quando si parla di computer vision, TensorFlow supporta la costruzione 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 sistemi Android e hardware edge, consentendo l'inferenza in tempo reale in casi d'uso pratici.

Oltre a questo, TensorFlow supporta l'addestramento distribuito e l'ottimizzazione su CPU, GPU, TPU e infrastrutture cloud, rendendolo adatto a carichi di lavoro di machine learning su larga scala.

Link to this sectionPyTorch vs TensorFlow: differenze chiave#

Successivamente, confrontiamo PyTorch e TensorFlow in aree chiave della computer vision, tra cui usabilità, flessibilità e distribuzione.

Link to this sectionConsiderare la facilità d'uso di PyTorch e TensorFlow#

PyTorch è spesso considerato facile da imparare, specialmente per principianti e ricercatori. Il suo design orientato a Python e la sintassi semplice rendono immediato costruire e testare modelli di deep learning senza troppa configurazione. Puoi scrivere codice rapidamente, eseguire esperimenti e apportare modifiche durante l'addestramento, il che velocizza lo sviluppo.

TensorFlow adotta un approccio più strutturato. Con strumenti come Keras, è diventato molto più semplice costruire modelli, ma lavorare con l'intero ecosistema può ancora richiedere del tempo per abituarsi. Quella struttura può essere utile, specialmente quando si lavora su progetti più grandi o complessi.

Nel complesso, entrambi i framework sono intuitivi, ma le loro curve di apprendimento differiscono leggermente. PyTorch tende a sembrare più flessibile fin dall'inizio, mentre TensorFlow fornisce una configurazione più organizzata man mano che i progetti crescono.

Link to this sectionFlessibilità vs flussi di lavoro strutturati in PyTorch e TensorFlow#

PyTorch è ampiamente conosciuto per la sua flessibilità nella costruzione di algoritmi di IA. Gli sviluppatori possono facilmente modificare le architetture, provare diversi approcci di addestramento e regolare i flussi di lavoro senza limitazioni rigide. Questo lo rende adatto a progetti in cui la sperimentazione, la prototipazione rapida e l'iterazione veloce sono importanti.

Un altro vantaggio di PyTorch è quanto sia facile eseguire il debug. Poiché funziona in un ambiente dinamico basato su Python, gli sviluppatori possono ispezionare cosa sta accadendo all'interno del modello durante l'addestramento e correggere rapidamente i problemi, il che aiuta ad accelerare lo sviluppo.

TensorFlow, d'altra parte, enfatizza flussi di lavoro più strutturati. Incoraggia l'uso di pipeline e strumenti standardizzati, che possono consentire agli utenti di mantenere la coerenza su progetti più grandi. Questo è particolarmente utile quando si gestiscono sistemi complessi che richiedono processi stabili e ripetibili.

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

Link to this sectionAnalisi del supporto alla distribuzione in produzione#

Quando si costruiscono sistemi di computer vision, la distribuzione e il supporto alla produzione sono fattori chiave da considerare. TensorFlow ha un forte ecosistema per la distribuzione, con strumenti che supportano l'esecuzione di modelli su dispositivi mobili, applicazioni web e piattaforme cloud, rendendolo adatto all'uso nel mondo reale su larga scala.

Anche PyTorch supporta la distribuzione e ha ampliato le sue capacità di produzione negli ultimi anni. Offre strumenti per servire modelli ed esportarli in diversi formati, consentendo ai modelli di essere eseguiti in ambienti diversi con una forte compatibilità.

In parole povere, entrambi i framework possono essere utilizzati per la distribuzione, ma TensorFlow fornisce un set di strumenti più integrato, mentre PyTorch offre un approccio più flessibile a seconda del flusso di lavoro.

Link to this sectionPerformance e scalabilità di entrambi i framework#

Quando si lavora con grandi dataset e modelli complessi, la performance e la scalabilità diventano considerazioni importanti. Influenzano l'efficienza con cui i modelli vengono addestrati e quanto bene si adattano all'hardware e ai sistemi distribuiti.

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

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

In generale, entrambi i framework possono gestire carichi di lavoro di computer vision ad alte performance. La differenza principale risiede nel modo in cui approcciano la scalabilità e la gestione del flusso di lavoro.

Link to this sectionAdozione da parte della comunità e dell'industria di PyTorch e TensorFlow#

Sia PyTorch che TensorFlow sono ampiamente utilizzati nella ricerca e nell'industria, con forti comunità ed ecosistemi. Includono anche un'ampia documentazione, tutorial e risorse di apprendimento che supportano gli sviluppatori mentre costruiscono e migliorano le proprie competenze.

PyTorch è particolarmente popolare nelle comunità open-source e di ricerca. La sua flessibilità e facilità di sperimentazione lo hanno reso una scelta comune per il lavoro accademico e lo sviluppo di nuovi modelli, portando molte recenti innovazioni ad essere costruite con PyTorch.

Anche TensorFlow ha un'ampia adozione, in particolare in ambienti su larga scala e orientati alla produzione. Il suo ecosistema e i suoi strumenti supportano team e individui che lavorano su sistemi complessi che richiedono coerenza e manutenzione a lungo termine.

Link to this sectionCome si inseriscono PyTorch e TensorFlow nell'ecosistema Ultralytics YOLO#

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

Diamo un'occhiata a un esempio reale per rendere questa distinzione più chiara. Prendi in considerazione il lavoro con i modelli Ultralytics YOLO.

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

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

Una volta addestrato il modello, può essere esportato in diversi formati, inclusi TensorFlow.js e LiteRT (precedentemente TensorFlow Lite), rendendo possibile la distribuzione dello 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 relativi a TensorFlow possono essere utilizzati durante la distribuzione in 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 durante l'intera pipeline, dall'addestramento alla distribuzione. In altri, è possibile combinare più strumenti e formati per soddisfare diverse esigenze di distribuzione.

Link to this sectionPunti chiave#

PyTorch e TensorFlow sono framework di machine learning ampiamente utilizzati nella scienza dei dati e nella computer vision, e ognuno ha i propri punti di forza. Invece di scegliere l'uno rispetto all'altro, spesso dipende da cosa si adatta al tuo flusso di lavoro e alle esigenze del progetto. In molti casi, usarli insieme può aiutare a costruire sistemi di IA più efficienti e scalabili.

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