在计算机视觉项目中选择 PyTorch 或 TensorFlow
了解 PyTorch 与 TensorFlow 在计算机视觉项目中的对比，以及哪种框架最适合你的视觉工作流。
尽管 计算机视觉 和图像分析等 AI 技术（用于分析和理解视觉数据）发展迅速，但一些基本要素始终未变。开发者仍然需要简单、可靠的方法来构建、训练和部署模型。
图 1. 计算机视觉可以辅助各种视觉任务。(来源)
这就是为什么 AI 框架 在 AI 开发中占据如此重要的地位。简单来说，AI 框架是用于构建和训练机器学习模型的基础系统。
它提供了核心功能，如张量运算（用于处理图像等多维数据）、自动微分（自动计算模型在训练过程中的调整方式）以及硬件加速（使用 GPU 和 TPU 等专用硬件来加速计算）。
在当今众多的框架中，PyTorch 和 TensorFlow 是构建计算机视觉解决方案时最广泛使用的两个框架。它们都提供了训练和运行深度学习模型所需的核心工具，但采取的方法略有不同。
PyTorch 和 TensorFlow 都提供了构建、训练和部署深度学习模型所需的工具，但它们在开发工作流的处理方式上有所不同。PyTorch 强调灵活性和更直观的 Python 原生体验，而 TensorFlow 则提供了一个具有广泛集成工具的结构化生态系统。
在本文中，我们将从可用性、灵活性和部署等关键领域比较 PyTorch 和 TensorFlow，以帮助你选择最适合你视觉 AI 项目的方案。让我们开始吧！
Link to this section计算机视觉中的深度学习框架概览#
在深入探讨 PyTorch 和 TensorFlow 之前，让我们仔细了解一下深度学习框架及其在计算机视觉中发挥的作用。
深度学习框架是简化机器学习模型构建与训练过程的工具。开发者无需从零开始实现底层数学运算，可以使用高级库和接口（通常称为高级 API）来更高效地设计、训练和评估模型。
它们负责处理神经网络背后的所有繁重工作，神经网络是通过学习数据模式来做出预测的模型。框架处理数据处理、模型构建、训练、运行时执行和硬件加速等关键任务，使开发者能够专注于改进模型和解决实际问题。
它们还作为高级库的基础。例如，Ultralytics Python 软件包 等工具构建在 PyTorch 等框架之上，使得训练和运行支持目标检测、图像分类和实例分割等任务的计算机视觉模型变得更加容易。
图 2. 目标检测示例 (来源)
换句话说，框架充当后端，处理核心计算和训练过程，而高级库则专注于简化这些功能的使用方式。在计算机视觉中，这有助于管理复杂的任务、处理大型数据集并构建在实际应用中性能可靠的模型。
Link to this section探索流行的深度学习框架#
现在我们对深度学习框架有了更好的了解，让我们深入了解 PyTorch 和 TensorFlow。两者都是计算机视觉中广泛使用的框架。
Link to this section了解 PyTorch 生态系统#
PyTorch 是一个开源深度学习框架，最初由 Meta 的 AI 研究团队开发，并于 2017 年发布。今天，它由 Linux 基金会旗下的 PyTorch 基金会维护，该基金会支持其持续的开发和社区贡献。
它被广泛用于构建 AI 和计算机视觉模型，并与 Python 无缝协作，使开发者能够以灵活直观的方式轻松编写、测试和更新神经网络。
PyTorch 如此受欢迎的主要原因之一是其动态计算图（也称为即时执行）。这允许在模型运行的同时构建和修改模型，从而更易于调试和实验。这在计算机视觉项目中尤其有用，因为模型在训练期间通常需要频繁调整。
PyTorch 通常用于目标检测、图像分类和视频分析等任务。它还包括处理数据集、训练模型、评估性能指标、优化结果和微调模型的内置工具。
图 3. 图像分类概览 (来源)
其不断增长的生态系统和强大的社区支持使得在不同环境中建立一致的工作流变得简单明了。许多尖端的计算机视觉工具，包括 Ultralytics YOLO 模型，都是使用 PyTorch 训练的。
Link to this section什么是 TensorFlow？#
与 PyTorch 类似，TensorFlow 是一个由 Google 开发并主要维护的开源深度学习框架。它用于构建和部署 AI 系统，主要使用 Python，并支持 C++ 和 JavaScript 等其他编程语言。它支持从创建模型到在实际应用中运行模型的完整开发过程。
TensorFlow 的最大优势之一是其生态系统。它包括用于构建模型的 Keras、用于在边缘设备上运行模型的 LiteRT（以前称为 TensorFlow Lite 或 TFLite）、用于生产环境的 TensorFlow Serving 以及用于 Web 应用的 TensorFlow.js。
它还包括用于可视化模型性能和训练进度的 TensorBoard 等工具。这使得团队更容易在单个框架内从实验过渡到部署。
在计算机视觉方面，TensorFlow 支持在云平台、边缘设备和企业系统中构建和管理复杂的、生产就绪的工作流。例如，训练好的模型可以转换为能在 Android 系统和边缘硬件等移动与嵌入式设备上高效运行的格式，从而在实际用例中实现实时推理。
此外，TensorFlow 支持跨 CPU、GPU、TPU 和云基础设施的分布式训练和优化，使其非常适合大规模机器学习工作负载。
Link to this sectionPyTorch 与 TensorFlow：主要区别#
接下来，让我们从可用性、灵活性和部署等计算机视觉的关键领域比较 PyTorch 和 TensorFlow。
Link to this section考虑 PyTorch 和 TensorFlow 的易用性#
PyTorch 通常被认为易于上手，尤其是对初学者和研究人员而言。其以 Python 为先的设计和简单的语法使得在无需过多设置的情况下构建和测试深度学习模型变得简单。你可以快速编写代码、运行实验并在训练期间进行更改，从而加快开发速度。
TensorFlow 采取了更结构化的方法。借助 Keras 等工具，构建模型变得更加无缝，但使用完整的生态系统可能仍需要一些时间来适应。这种结构在处理较大或更复杂的项目时会非常有帮助。
总体而言，这两个框架都非常人性化，但它们的学习曲线略有不同。PyTorch 在初期往往感觉更灵活，而 TensorFlow 则在项目扩展时提供了更具条理的设置。
Link to this sectionPyTorch 和 TensorFlow 中的灵活性与结构化工作流#
PyTorch 以其在构建 AI 算法时的灵活性而闻名。开发者可以轻松更改架构、尝试不同的训练方法并调整工作流，而无需受到严格限制。这使其非常适合需要实验、快速原型设计和快速迭代的项目。
PyTorch 的另一个优势是调试非常容易。因为它在动态的、基于 Python 的环境中运行，开发者可以检查训练期间模型内部发生的情况并快速修复问题，这有助于加快开发进度。
另一方面，TensorFlow 强调更结构化的工作流。它鼓励使用标准化的管道和工具，这可以使用户在大型项目中保持一致性。在管理需要稳定和可重复流程的复杂系统时，这一点尤为有用。
在实践中，这两个框架都支持灵活的开发和结构化的工作流，但 PyTorch 在实验过程中往往感觉更灵活，而 TensorFlow 则为组织工作流提供了更结构化的方法。
Link to this section分析生产部署支持#
在构建计算机视觉系统时，部署和生产支持是需要考虑的关键因素。TensorFlow 拥有强大的部署生态系统，其工具支持在移动设备、Web 应用和云平台上运行模型，使其非常适合大规模实际使用。
PyTorch 也支持部署，并且近年来扩展了其生产功能。它提供了用于服务模型并将其导出为不同格式的工具，允许模型在具有强大兼容性的不同环境中运行。
简单来说，这两个框架都可以用于部署，但 TensorFlow 提供了更集成化的工具集，而 PyTorch 则根据工作流提供了更灵活的方法。
Link to this section两个框架的性能和可扩展性#
在使用大数据集和复杂模型时，性能和可扩展性变得非常重要。它们会影响模型训练的效率以及它们在硬件和分布式系统上的扩展表现。
PyTorch 以其开发过程中的灵活性而闻名，让开发者能够快速测试想法、迭代模型并优化性能。它还通过 Distributed Data Parallel (DDP) 等工具支持分布式训练，允许跨多个 GPU（包括支持 CUDA 的系统）进行扩展，并且还可以与 TPU 加速配合使用。
同样，TensorFlow 为扩展工作负载提供了强大的支持，具备分布式训练、云端工作流以及 TPU 等专用硬件的相关工具。其生态系统可以管理跨不同环境的大规模训练和部署。
总的来说，这两个框架都能处理要求苛刻的高性能计算机视觉工作负载。主要区别在于它们处理扩展和工作流管理的方式不同。
Link to this sectionPyTorch 和 TensorFlow 的社区与行业采用情况#
PyTorch 和 TensorFlow 在研究和行业中都被广泛使用，并拥有强大的社区和生态系统。它们还包含大量的文档、教程和学习资源，为开发者构建和提升技能提供支持。
PyTorch 在开源和研究社区中特别受欢迎。其灵活性和实验的便捷性使其成为学术工作和新模型开发的首选，这也导致了许多近期的创新都是使用 PyTorch 构建的。
TensorFlow 也得到了广泛采用，尤其是在大规模和面向生产的环境中。其生态系统和工具集为需要一致性和长期维护的复杂系统提供团队和个人支持。
Link to this sectionPyTorch 和 TensorFlow 如何融入 Ultralytics YOLO 生态系统#
在了解 PyTorch 和 TensorFlow 的过程中，你可能想知道如何根据项目需求在两者之间进行选择。归根结底，决定取决于你的工作流、目标和部署需求。
让我们看一个实际案例来厘清这种区别。考虑使用 Ultralytics YOLO 模型的情况。
在训练 Ultralytics YOLO26 等模型时，PyTorch 被用作底层框架。这使得开发者能够在处理数据集的同时，实验模型架构、调整训练设置并快速迭代。
图 4. 使用 YOLO26 检测图像中的对象 (来源)
模型训练完成后，可以将其 导出 为包括 TensorFlow.js 和 LiteRT（以前称为 TensorFlow Lite）在内的不同格式，从而能够将同一模型部署到移动设备、边缘硬件和云系统等各种环境中。
在此工作流中，PyTorch 用于开发和训练阶段，而与 TensorFlow 相关的工具可以根据目标平台在生产环境的部署阶段使用。不过，具体情况可能会根据工作流和项目需求而有所不同。
在某些情况下，单个框架可以贯穿整个管道，从训练到部署。而在另一些情况下，可以将多种工具和格式结合起来，以满足不同的部署需求。
Link to this section关键要点#
PyTorch 和 TensorFlow 是广泛用于数据科学和计算机视觉的机器学习框架，每个框架都有其自身的优势。与其二选一，不如根据你的工作流和项目需求来决定。在许多情况下，结合使用它们可以帮助构建更高效、可扩展的 AI 系统。
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