Keras vs TensorFlow vs PyTorch: Diferencias clave entre frameworks de Deep Learning

Está a la orden del día escuchar los términos de "Inteligencia Artificial", "Deep Learning" o "Machine Learning" siendo utilizados indistintamente, lo que puede provocar alguna confusión.

Deep Learning y Machine Learning forman parte de la familia de la Inteligencia Artificial, aunque cabe destacar que Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning.

Entender previamente los matices de estos conceptos será esencial para poder comprender posteriormente las diferencias entre Keras, TensorFlow y PyTorch.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning imita las redes neuronales del cerebro humano en el procesamiento de datos, utilizándolo para la toma de decisiones, la detección de objetos, el reconocimiento del habla y la traducción de idiomas. Aprende sin supervisión ni intervención humana, a partir de datos no estructurados y sin etiquetar.

Este aprendizaje procesa el aprendizaje automático ("Machine Learning") utilizando un nivel jerárquico con nodos neuronales que se conectan en una red. Mientras que los programas tradicionales de Machine Learning trabajan con el análisis de datos de forma lineal, la función jerárquica del aprendizaje profundo permite a las máquinas procesar los datos mediante un enfoque no lineal.

¿Qué es Keras?

Keras es una eficaz interfaz de programación de aplicaciónes (API) de redes neuronales de alto nivel escrita en Python. Esta biblioteca de redes neuronales de código abierto está diseñada para proporcionar una rápida experimentación con redes neuronales profundas y pueden ejecutarse sobre CNTK, TensorFlow y Theano.

Se centra en ser modular, fácil de usar y extensible. No se encarga de los cálculos de bajo nivel, sino que los transfiere a otra biblioteca llamada Backend.

Keras fue adoptado e integrado en TensorFlow a mitad de 2017. Los usuarios pueden acceder a ella a través del módulo tf.keras. Sin embargo, la biblioteca puede seguir funcionando por separado y de forma independiente.

¿Qué es TensorFlow?

Es un marco de aprendizaje profundo integral de código abierto desarrollado por Google (2015). 

TensorFlow es conocido por la documentación y el soporte de formación, las opciones de producción y despliegue escalables, los múltiples niveles de abstracción y la compatibilidad con diferentes plataformas como Android. 

Esta biblioteca matemática simbólica se utiliza para redes neuronales, siendo la más adecuada para la programación de flujo de datos en una serie de tareas. También ofrece múltiples niveles de abstracción para construir y entrenar modelos.

Aunque anteriormente se ha mencionado que TensorFlow ha adoptado Keras, más adelante compararemos ambos con más exhaustividad ya que los usuarios de Keras no tienen por qué utilizar necesariamente TensorFlow.



¿Qué es PyTorch?

PyTorch es un marco de aprendizaje automático de código abierto que acelera el camino desde la creación de prototipos de investigación hasta la implementación del producto.

El Backend de torch.distributed habilita la capacitación distribuida escalable y la optimización del rendimiento en investigación y producción. 

Cuenta con un ecosistema robusto de herramientas y bibliotecas. También admite el desarrollo en visión por ordenador, NLP y más.

Por último, es compatible con las principales plataformas en la nube, lo que proporciona un desarrollo sin fricciones y fácil escalado. 

PyTorch se utiliza hoy en día para muchos proyectos de Deep Learning y su popularidad está aumentando entre los investigadores de IA, aunque de los tres principales frameworks, es el menos popular. Las tendencias muestran que esto podría cambiar pronto. 

Cuando los investigadores quieren flexibilidad, capacidad de depuración y una corta duración del entrenamiento, eligen Pytorch. Funciona en Linux, macOS y Windows.

Gracias a su marco de trabajo bien documentado y a la abundancia de los modelos entrenados y tutoriales, TensorFlow es la herramienta favorita de muchos profesionales de la industria e investigadores. Ofrece una mejor visualización, lo que permite a los desarrolladores depurar mejor y seguir el proceso de entrenamiento. PyTorch, sin embargo, sólo ofrece una visualización limitada. 

TensorFlow también supera a PyTorch en el despliegue de los modelos entrenados a la producción, gracias al marco TensorFlow Serving. PyTorch no ofrece dicho marco, por lo que los desarrolladores tienen que utilizar Django o Flask como servidor back-end.

En el ámbito del paralelismo de datos, PyTorch obtiene un rendimiento óptimo al apoyarse en el soporte nativo para la ejecución asíncrona a través de Python. Sin embargo, con TensorFlow debes codificar y optimizar manualmente cada operación ejecutada en un dispositivo específico para permitir el entrenamiento distribuido. En resumen, todo lo de PyTorch puedes replicarlo en TensorFlow pero con más trabajo.

Si en tu caso estás empezando a aprender sobre Deep Learning, es interesante que comiences por PyTorch primero, ya que es más popular dentro de la comunidad de investigación. Sin embargo, si ya estás familiarizado con Deep Learning y Machine Learning y tu objetivo está en conseguir un trabajo en la industria lo antes posible, aprende primero TensorFlow.

PyTorch vs Keras

Ambas opciones son buenas si estás comenzando a trabajar frameworks de Deep Learning. Pero en este caso, Keras será más adecuado para desarrolladores que quieren una framework plug-and-play que les permita construir, entrenar y evaluar sus modelos rápidamente. Keras también ofrece más opciones de despliegue y una exportación de modelos más sencilla.

No hay que olvidar que PyTorch es más rápido que Keras y tiene mejores capacidades de depuración.

Aún así, ambas plataformas tienen la suficiente popularidad como para ofrecer muchos recursos de aprendizaje. 

Keras cuenta con un excelente acceso al código reutilizable y a los tutoriales, mientras que PyTorch cuenta con un excelente apoyo de la comunidad y un desarrollo activo. 

Por último, cabe destacar que Keras es mejor cuando se trabaja con conjuntos de datos pequeños, la creación rápida de prototipos y el soporte de múltiples back-end. Es la framework más popular gracias a su simplicidad comparativa.

TensorFlow vs Keras

En este caso, ambas proporcionan APIs de alto nivel que se utilizan para construir y entrenar modelos de forma sencilla, pero Keras es más fácil de usar porque está integrado en Python.

Los investigadores recurren a TensorFlow cuando trabajan con grandes conjuntos de datos y detección de objetos y necesitan una excelente funcionalidad con un alto rendimiento. La framework fue desarrollada por Google Brain y actualmente se utiliza para las necesidades de investigación y producción de Google.

Comparar TensorFlow con Keras no es la mejor manera de enfocar una cuestión, ya que Keras funciona como una envoltura del framework de TensorFlow. Por eso, puedes definir un modelo con la interfaz de Keras, ya que es más sencilla de utilizar, y luego bajar a TensorFlow cuando necesites una característica que Keras no tiene o estés buscando una funcionalidad específica de TensorFlow. También puedes colocar tu código de TensorFlow directamente en el pipeline de entrenamiento o modelo de Keras.

Entonces... ¿Cuál es mejor?

Dependiendo de la situación y las necesidades específicas del momento, será más conveniente utilizar uno u otro. 

Por eso, a continuación te dejamos una tabla a modo de resumen para que puedas tener siempre a mano de forma resumida las características principales de Keras, PyTorch y TensorFlow.