TensorFlow 2.0: Uma Evolução Significativa
O TensorFlow, inicialmente lançado como TensorFlow 1.0, evoluiu consideravelmente ao longo do tempo, mas o marco mais notável foi a versão 2.0. Esta atualização simplificou a biblioteca, tornando-a mais acessível para os usuários. Com o TensorFlow 2.0, a execução imediata (eager execution) se tornou a norma, tornando as operações tensoriais mais simples. Vamos dar uma olhada em um exemplo usando a versão anterior, TensorFlow 1.0:
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, name="x")
y = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, name="y")
multiply = tf.multiply(x, y)
with tf.compat.v1.Session() as session:
m = session.run(multiply, feed_dict={x: [[2., 4., 6.]], y: [[1.], [3.], [5.]]})
Neste código, estamos usando tensores com notação de lista Python e a função tf.multiply() realiza a multiplicação imediatamente quando chamada.
PyTorch: Flexibilidade e Diferenciação Automática
Por outro lado, o PyTorch adota uma abordagem flexível e dinâmica. Inspirado pelo conceito de execução imediata do TensorFlow 2.0, o PyTorch introduziu a execução imediata (eager execution) desde o início. Isso torna a criação e execução de operações tensoriais mais intuitivas, semelhantes à programação Python padrão. Veja como um exemplo similar é implementado no PyTorch:
import torch
import numpy as np
x = np.array([[2., 4., 6.]])
y = np.array([[1.], [3.], [5.]])
x_tensor = torch.from_numpy(x)
y_tensor = torch.from_numpy(y)
m = torch.mul(x_tensor, y_tensor)
No PyTorch, você pode realizar operações tensoriais em arrays NumPy convertidos em tensores semelhantes aos arrays NumPy.
Escolhendo entre PyTorch e TensorFlow
A decisão entre PyTorch e TensorFlow depende do seu estilo de programação, das necessidades específicas do seu projeto e dos objetivos finais. TensorFlow possui integração profunda com a plataforma Google Cloud, oferecendo recursos robustos para treinar e implantar modelos. Por outro lado, o PyTorch é conhecido por sua flexibilidade e agilidade na criação de protótipos e experimentação.
Ambas as estruturas têm uma comunidade ativa e suporte considerável. O TensorFlow oferece um vasto conjunto de modelos pré-treinados e conjuntos de dados, enquanto o PyTorch é apreciado por sua abordagem dinâmica e intuitiva.
Conclusão
Neste guia, apresentamos o PyTorch e o TensorFlow, discutimos quem os utiliza e quais APIs eles suportam, além de ajudar você a fazer a escolha certa para o seu projeto. A execução imediata do PyTorch influenciou o TensorFlow 2.0, resultando em notável semelhança entre as APIs das duas estruturas. Com este entendimento, você está preparado para iniciar a construção de redes neurais usando a estrutura de sua preferência.
Lembre-se de que a escolha entre PyTorch e TensorFlow depende de suas preferências pessoais, das necessidades do seu projeto e das ferramentas que melhor atendem às suas necessidades. Independentemente da escolha, ambas as estruturas oferecem recursos poderosos para suas jornadas no mundo do aprendizado profundo.