PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

22/06/2024
37 lượt xem
Chia sẻ qua
Đánh giá post
pytorch-la-gi-thumb

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển không ngừng. Cùng với đó, việc lựa chọn framework học máy phù hợp là yếu tố then chốt để xây dựng và triển khai các mô hình AI hiệu quả hơn. PyTorch là cái tên sáng giá được nhắc đến nhiều và không còn xa lạ gì đối với những người đam mê AI. Vậy PyTorch là gì và tại sao nó phổ biến đến vậy? Hãy cùng GCS Vietnam khám phá ngay trong bài viết này.

PyTorch là gì?

Về cơ bản, PyTorch là một thư viện học máy mã nguồn mở, được nghiên cứu và phát triển dựa trên nền tảng công nghệ Torch. Công cụ này được ứng dụng rộng rãi trong các ứng dụng như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Ban đầu, PyTorch được sáng lập và phát triển bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook (FAIR) và hiện nay trở thành một phần của Linux Foundation. PyTorch hỗ trợ tính toán động trên đồ thị tính toán (dynamic computation graph). Nó cho phép người dùng thay đổi cấu trúc mô hình trong quá trình thực thi, điều mà các framework khác như TensorFlow không dễ dàng làm được.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

Ngoài ra, PyTorch cũng cung cấp đầy đủ và đa dạng các tính năng cần thiết để xây dựng mô hình học sâu, một loại hình học máy thường được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ linh hoạt. Với các tính năng của PyTorch, người dùng có thể dễ dàng chuẩn bị dữ liệu, xây dựng, huấn luyện mô hình, từ đó đánh giá kết quả.

Với những điểm vượt trội cùng cộng đồng người dùng đông đảo như vậy, PyTorch đã trở thành công cụ không thể thiếu cho các nhà nghiên cứu và phát triển AI trên toàn thế giới.

Tính năng nổi bật của PyTorch

PyTorch cung cấp đa dạng tính năng mạnh mẽ và linh hoạt, khiến nó trở thành công cụ có framework học máy hàng đầu hiện nay.

1. Biểu đồ tính toán động (Dynamic Computation Graph)

Khác với những framework khác sử dụng các đồ thị tĩnh, PyTorch xây dựng các đồ thị tính toán động trong quá trình triển khai để theo dõi các mô hình AI. Từ đó, nhà phát triển có thể linh hoạt thay đổi cấu trúc mô hình trong quá trình huấn luyện, tạo điều kiện cho việc thử nghiệm cũng như tinh chỉnh hiệu quả, dễ dàng hơn.

2. Tensor

Tương tự như mảng Numpy, Tensor là đơn vị cơ bản của PyTorch, hỗ trợ các phép toán khi cần tính toán số liệu và có thể chạy trên GPU để tối ưu hóa tốc độ tính toán. PyTorch cung cấp nhiều hàm và API để làm việc với Tensor, hỗ trợ bạn dễ dàng thao tác cũng như xử lý dữ liệu.

Pytorch La Gi 2

3. Autograd

Đây là tính năng tự động tính toán các đạo hàm của PyTorch, từ đó đơn giản hóa quá trình xây dựng cũng như huấn luyện các mô hình học sâu. Bạn sẽ không cần phải tự tính toán các đạo hàm phức tạp, vì đã có PyTorch. Công cụ này sẽ giúp quá trình được tự động hóa, tối ưu thời gian của người phát triển.

4. Modules

Các module là các khối xây dựng cơ bản của PyTorch, tương tự như các lớp trong lập trình hướng đối tượng. PyTorch cung cấp nhiều module dựng sẵn như các lớp mạng nơ-ron (CNN, RNN, LSTM), các lớp đảm nhận chức năng chống thất thoát (loss function) và các lớp tối ưu hóa (optimizer) giúp người dùng dễ dàng xây dựng và huấn luyện mô hình.

5. Tối ưu hóa 

Ngoài ra, PyTorch hỗ trợ đa dạng thuật toán tối ưu hóa phổ biến như SGD, Adam, RMSprop… giúp bạn có thể tìm ra bộ tham số tốt nhất cho bộ mô hình của mình.

6. Hỗ trợ GPU

PyTorch tận dụng tối đa sức mạnh của GPU để tăng tốc quá trình tính toán và huấn luyện mô hình AI. Từ đó các nhà phát triển sẽ dễ dàng linh hoạt chuyển đổi giữa CPU và GPU chỉ bằng một vài dòng code.

7. Khả năng mở rộng linh hoạt

Để tăng sức mạnh của mình, PyTorch hỗ trợ huấn luyện phân tán trên nhiều GPU hoặc nhiều máy tính, giúp người dùng huấn luyện các mô hình lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Bằng cách sử dụng các tính năng mạnh mẽ, vượt trội này, PyTorch sẽ trở thành công cụ đắc lực giúp người dùng dễ dàng xây dựng và triển khai các mô hình học máy và học sâu trong nhiều lĩnh vực đặc thù khác nhau, từ nghiên cứu khoa học đến các ứng dụng thực tế.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

Ưu điểm, hạn chế của PyTorch

Khi đã hiểu thêm về các tính năng ở trên, người dùng cũng đã biết được phần nào những ưu điểm của công cụ PyTorch. Bên cạnh đó, PyTorch vẫn còn có một số hạn chế cần cải thiện. Chúng ta cùng theo dõi bảng dưới đây để biết thêm chi tiết.

Tiêu chíƯu điểmHạn chế
Tính linh hoạtHỗ trợ các công cụ tính toán động, tối ưu thời gian, hỗ trợ thay đổi cấu trúc mô hình trong quá trình huấn luyện, phù hợp với công việc nghiên cứu và thử nghiệm nhiều kiến trúc khác nhauGặp hạn chế trong việc triển khai và tối ưu các mô hình trên quy mô lớn, cũng vì tính chất động của đồ thị tính toán
Giao diện, công cụGiao diện trực quan, dễ hiểu và gần gũi với Python, giúp người dùng dễ dàng làm quen và sử dụng.

Ngoài ra, cú pháp cũng đơn giản và rõ ràng cùng với tài liệu hướng dẫn chi tiết.

Không có nhiều công cụ hỗ trợ trực quan như TensorBoard của TensorFlow, khiến việc theo dõi quá trình huấn luyện mô hình cũng trở nên khó khăn hơn.
Hiệu suấtĐược tối ưu hóa cho GPU, tăng tốc quá trình huấn luyện cũng như triển khai mô hình hiệu quảHiệu suất có thể giảm đi bởi các chức năng tính toán động, đặc biệt là khi làm việc với các mô hình phức tạp
Hỗ trợ đa dạngHỗ trợ nhiều tác vụ học máy khác nhau, từ thị giác máy tính đến xử lý khả năng ngôn ngữ tự nhiên đến học tăng cường. Thư viện mô hình và công cụ phong phúViệc hỗ trợ triển khai mô hình vào sản xuất có ít công cụ, khiến việc đưa mô hình vào các ứng dụng thực tế cũng trở nên khó khăn hơn.
Khả năng nâng caoGỡ lỗi kỹ thuật dễ dàng, hỗ trợ tốt cho việc nghiên cứu và phát triển các mô hình mớiKhả năng mở rộng chưa tốt, đặc biệt khi xử lý các dữ liệu lớn cùng với mô hình phức tạp.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

Ứng dụng thực tế của PyTorch

PyTorch không chỉ là công cụ trên lý thuyết mà đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực thực tế, mang lại cho doanh nghiệp những giải pháp có tính đột phá, ảnh hưởng rộng lớn trong ngành công nghệ hiện nay.

Thị giác máy tính (Computer vision)

– Hỗ trợ nhận dạng hình ảnh

Với những tính năng vượt trội, PyTorch được sử dụng nhằm xây dựng các mô hình nhận dạng các hình ảnh mạnh mẽ, có khả năng phân loại cũng như phát hiện và định vị được các đối tượng trong ảnh với độ chính xác cao.

Các ứng dụng điển hình có thể kể đến bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phân loại các sản phẩm, phát hiện lỗi sản xuất, và chẩn đoán y tế dựa trên hình ảnh.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

– Phân đoạn ảnh

PyTorch cũng được sử dụng để phân đoạn các hình ảnh, tức là chia ảnh thành các vùng có ý nghĩa khác nhau. Ứng dụng này sẽ được sử dụng trong xe tự lái để phát hiện làn đường và các chướng ngại vật, trong y tế để phân tích các hình ảnh y khoa và ứng dụng trong lĩnh vực nông nghiệp để phân tích hình ảnh cây trồng, từ đó có được giải pháp phát triển phù hợp.

– Tạo ảnh

Không chỉ vậy, các mô hình PyTorch còn được tạo ra nhằm xây dựng các hình ảnh mới, chân thực và mang tính sáng tạo cao. Ứng dụng này đã được sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, thiết kế thời trang đa dạng và thậm chí tạo nên khuôn mặt ảo của người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

– Phiên dịch

Một trong những ứng dụng nữa được xây dựng dựa trên PyTorch mà doanh nghiệp có thể tham khảo đó là khả năng phiên dịch, cho phép dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác nhanh chóng và chính xác.

– Phân tích cảm xúc

PyTorch có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc có trong văn bản, từ đó giúp doanh nghiệp hiểu rõ insight khách hàng và ý kiến đánh giá về sản phẩm, dịch vụ.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

– Xây dựng mô hình chatbot

Ứng dụng phổ biến hơn cả đó là Chatbot. PyTorch được sử dụng nhằm xây dựng các Chatbot thông minh, có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng, hỗ trợ và thậm chí là bán hàng.

Với sự phát triển không ngừng của PyTorch và sự hỗ trợ của các công ty công nghệ lớn như Facebook và Microsoft, PyTorch được kỳ vọng sẽ tiếp tục đóng những vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và ứng dụng vào cuộc sống.

So sánh PyTorch với TensorFlow

Tiêu chíPyTorchTensorFlow
Ngôn ngữ lập trìnhPythonPython, C++, Java
Cấu trúcSử dụng đồ thị tính toán độngĐồ thị tính toán tĩnh
Tính linh hoạtCao, hỗ trợ thay đổi cấu trúc mô hình trong quá trình huấn luyện và xây dựng các tính năngThấp hơn. Cần xác định trước cấu trúc mô hình và khó thay đổi sau khi biên dịch
Dễ sử dụngDễ dàng, cú pháp gần gũi với Python và các tài liệu hướng dẫn chi tiết hơn, cộng đồng hỗ trợ lớn mạnhKhó và phức tạp hơn, cần nhiều kiến thức về Tensorflow để sử dụng hiệu quả
Hiệu suấtNhanh hơn trong các trường hợp mô hình dữ liệu nhỏ và trung bìnhChậm hơn nhưng mở rộng tốt hơn đối với các mô hình lớn và phức tạp
Triển khaiCó ít công cụ triển khai có sẵn, cần phải tự xây dựng hoặc sử dụng thêm các thư viện của bên thứ baCó nhiều công cụ hỗ trợ triển khai mô hình mạnh mẽ, như TensorFlow Serving và TensorFlow Lite, giúp dễ dàng triển khai mô hình lên nhiều nền tảng khác nhau
Trực quan hóaChưa có công cụ trực quan hóa mạnh mẽ, cần sử dụng thêm thư viện bên thứ ba như Visdom hoặc TensorBoardXCung cấp nhiều tính năng trực quan hóa hữu ích, giúp dễ dàng theo dõi và phân tích quá trình huấn luyện
Ứng dụngPhù hợp và lý tưởng hơn với việc nghiên cứu và phát triển, tạo mẫu nhanh đối với các dự án nhỏ và trung bìnhPhù hợp hơn với các dự án lớn và phức tạp, cần khả năng mở rộng cũng như triển khai sản phẩm
Các điểm nổi bậtTích hợp mạnh mẽ với Python và gỡ lỗi hiệu quảHỗ trợ đa dạng hơn các ngôn ngữ lập trình, cung cấp nhiều API mức độ cao

Như vậy, ta có thể thấy PyTorch và TensorFlow đều là những framework Deep Learning mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng thực tế. Lựa chọn framework nào sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cũng như mục tiêu cụ thể của từng dự án.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

Lợi ích của PyTorch đối với doanh nghiệp

PyTorch được tạo ra không chỉ là công cụ dành cho các nhà nghiên cứu và học thuật, mà còn mang lại nhiều lợi ích to lớn cho các doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI trong hoạt động kinh doanh. Sau đây là một số lợi ích mà PyTorch đã mang lại cho các nhà phát triển trong việc nghiên cứu mô hình AI.

Tăng tốc quá trình phát triển

PyTorch cung cấp các tính năng linh hoạt và giao thiện thân thiện, dễ sử dụng, từ đó doanh nghiệp có thể nhanh chóng xây dựng và thử nghiệm các mô hình AI. Như vậy sản phẩm cũng sẽ được nhanh chóng đưa ra thị trường. Khả năng tính toán động giúp doanh nghiệp dễ dàng thay đổi cấu trúc các mô hình trong quá trình huấn luyện, từ đó tạo điều kiện cho công cuộc thử nghiệm và chỉnh sửa, tối ưu mô hình chính xác hơn, phù hợp với nhu cầu người dùng.

Tối ưu hóa chi phí

Vì PyTorch có cách thức hoạt động dựa trên mã nguồn mở, do đó doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí bản quyền phần mềm. Bên cạnh đó, PyTorch cũng hỗ trợ việc sử dụng GPU, cho phép doanh nghiệp tận dụng được tối đa tính năng phần cứng hiện có, từ đó giúp giảm thiểu chi phí đầu tư hiệu quả.

Cải thiện hiệu suất

Nhờ khả năng tối ưu hóa cho GPU và các kỹ thuật tính toán song song, PyTorch giúp doanh nghiệp có thể tăng tốc quá trình huấn luyện và triển khai các mô hình AI mạnh mẽ, vượt xa hơn mong đợi, từ đó cải thiện các hiệu suất và khả năng đáp ứng của các ứng dụng AI.

PyTorch là gì? PyTorch khác TensorFlow như thế nào?

Nâng cao khả năng mở rộng

Đặc biệt, PyTorch giúp mô hình AI linh hoạt mở rộng, hỗ trợ huấn luyện phân tán trên nhiều GPU và máy tính. Như vậy các doanh nghiệp sẽ dễ dàng mở rộng quy mô các mô hình AI của mình để xử lý nhiều dữ liệu hơn và đáp ứng các biến động, nhu cầu kinh doanh ngày càng tăng

Ứng dụng thực tế đa dạng

Như GCSVN đã đề cập ở trên, PyTorch hỗ trợ nhiều tác vụ cần học máy và công nghệ AI khác nhau, từ thị giác máy tính, đến việc cải thiện dịch vụ sản phẩm và tự động hóa quy trình làm việc. Người dùng còn có thể ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình, phát triển sản phẩm mới…

Với những lợi ích này, PyTorch không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng thành công các mô hình AI tiên tiến mà còn tạo nên bước đổi và phát triển trong kỷ nguyên số.

Một số câu hỏi thường gặp về PyTorch

1. Làm thế nào để triển khai mô hình PyTorch vào sản xuất?

PyTorch cung cấp TorchServe – một trong những công cụ hỗ trợ triển khai mô hình. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng các thư viện của bên thứ ba như ONNX Runtime để triển khai mô hình PyTorch lên đa dạng các nền tảng khác nhau.

2. PyTorch có miễn phí không?

PyTorch là một phần mềm mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí và sử dụng cho các mục đích cá nhân và thương mại.

3. PyTorch có tốt hơn TensorFlow không?

Câu trả lời còn tùy thuộc vào mục đích và nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp. PyTorch phù hợp với các dự án quy mô nhỏ và không cần mở rộng nhiều, ưu tiên những thử nghiệm và chỉnh sửa mô hình nhanh chóng, không quá nhiều công đoạn.

TensorFlow là công cụ lý tưởng cho những môi trường dự án lớn hơn và cần phạm vi mở rộng hơn, đặc biệt TensorFlow còn phù hợp với những mô hình AI cần hiệu suất cao.

4. PyTorch có được sử dụng cho Gemini không? 

Không. PyTorch cung cấp các tính năng trong ứng dụng ChatGPT của OpenAI và xe tự động hóa của Tesla, còn TensorFlow chính là công cụ được sử dụng cho các mô hình AI của Google, trong đó có Gemini.

Lời kết

Trên đây là những thông tin và kiến thức mà doanh nghiệp cần biết PyTorch là gì. Việc hiểu thêm về công cụ này sẽ giúp doanh nghiệp triển khai các mô hình AI hiệu quả hơn. Ngoài ra, nếu quý doanh nghiệp cần thêm sự tư vấn và giải đáp thắc mắc, hãy liên hệ ngay với GCS Vietnam qua Hotline: 024.9999.7777 để được hỗ trợ nhanh nhất.

Đánh giá post
Bài viết liên quan
0 0 Các bình chọn
Đánh giá
Đăng ký
Thông báo của
guest

0 Bình luận
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận