PyTorch y TensorFlow son dos de las bibliotecas más populares y utilizadas en la actualidad para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. Ambos son potentes y flexibles, pero tienen algunas diferencias clave que pueden influir en la elección de una u otra para tu proyecto de ML. En este tutorial, compararemos PyTorch y TensorFlow en varios aspectos para ayudarte a decidir cuál es mejor para tus necesidades.
### 1. Introducción a PyTorch y TensorFlow
#### PyTorch
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada por Facebook. Es conocida por su simplicidad y facilidad de uso, lo que la hace popular entre los investigadores y desarrolladores que desean experimentar rápidamente con nuevas ideas.
#### TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático creada por Google. Es muy popular en la industria y se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde investigación académica hasta producción a gran escala.
### 2. Facilidad de uso
#### PyTorch
PyTorch es conocido por su sintaxis intuitiva y fácil de entender. Está diseñado para ser amigable para los usuarios y permite a los desarrolladores experimentar rápidamente con diferentes arquitecturas y técnicas de aprendizaje profundo.
#### TensorFlow
TensorFlow, por otro lado, tiende a ser más verbose y complicado en comparación con PyTorch. Aunque ha mejorado mucho en los últimos años, todavía puede ser un desafío para los principiantes acostumbrarse a su sintaxis y estructura.
### 3. Flexibilidad
#### PyTorch
PyTorch es conocido por su flexibilidad y facilidad para depurar y personalizar modelos de aprendizaje profundo. Su enfoque de “definir por ejecutar” permite a los desarrolladores modificar dinámicamente los gráficos de cómputo durante el tiempo de ejecución, lo que facilita experimentar con diferentes ideas e implementaciones.
#### TensorFlow
TensorFlow también es flexible, pero su enfoque de “definir por construir y ejecutar” puede limitar la capacidad de los desarrolladores para modificar modelos sobre la marcha. Aunque TensorFlow 2.0 ha mejorado esto con su API de modo de ejecución, algunos desarrolladores aún prefieren la flexibilidad de PyTorch.
### 4. Comunidad y Ecosistema
#### PyTorch
PyTorch tiene una comunidad activa y en crecimiento de desarrolladores, investigadores y entusiastas del aprendizaje profundo. Hay una amplia gama de recursos en línea, como tutoriales, documentación y proyectos de código abierto, que pueden ayudarte a aprender y desarrollar con PyTorch.
#### TensorFlow
TensorFlow tiene una de las comunidades más grandes y establecidas en el campo del aprendizaje profundo. Hay una gran cantidad de recursos disponibles, incluidos cursos en línea, libros y conferencias, además de una amplia gama de bibliotecas y herramientas complementarias.
### 5. Rendimiento
#### PyTorch
PyTorch es conocido por su rendimiento rápido y eficiente en comparación con otras bibliotecas de aprendizaje profundo. Se ha mejorado constantemente en términos de velocidad y escalabilidad, lo que lo hace ideal para proyectos que requieren un alto rendimiento.
#### TensorFlow
TensorFlow también es conocido por su rendimiento sólido y escalabilidad. Es compatible con el procesamiento distribuido y paralelo, lo que lo hace ideal para entrenar modelos en grandes conjuntos de datos en entornos distribuidos.
### 6. Conclusiones y recomendaciones
En general, tanto PyTorch como TensorFlow son excelentes bibliotecas de aprendizaje profundo con sus propias fortalezas y debilidades. Si eres nuevo en el aprendizaje profundo y buscas una biblioteca fácil de usar y flexible, es posible que te beneficies más de PyTorch. Por otro lado, si estás trabajando en un proyecto a gran escala que requiere un alto rendimiento y escalabilidad, puedes considerar TensorFlow.
En última instancia, la elección entre PyTorch y TensorFlow dependerá de tus necesidades y preferencias particulares. Te recomendaría probar ambas bibliotecas y ver cuál se adapta mejor a tu estilo de desarrollo y requisitos de proyecto. ¡Buena suerte con tu aventura en el aprendizaje profundo!
Gracias, muy informativo y me agrada la energia que trasmites 😀
saludos muchas gracias por compartir que buen aporte apoyarte de referencias de la industria, explicar a los largo del tiempo su sintaxis y mantenibilidad y legibilidad trate de empezar con TensorFlow pero en verdad si me cuesta entender la sintaxis
Hola, será que me pueda dar clases particulares
He trabajado con Tensorflow y Keras, me parece sencillo y muy configurable. Según lo que interpretó de su video, es que Pytorch es más sencillo, enfocado a Python y amigable?
Gracias por el video, es el primero que veo y me parece muy bueno.
Muchas gracias
Esto no sería algo como Django VS FastAPI?
Hola Pepe excelente contenido, estoy fundando una startup y mi solución está muy relacionado al Machine learning, intento crear un modelo que identifique por medio de imagenes el rendmiento deportivo , me podrías dar algo de guía paso a paso de que cosas debo aprender para lograrlo?
pesimo video falta contenido tecnico diferencias tecnicas mire hasta la mitad y me aburri viendo counters de busquedas y de estrellitas en github!!!!
Se que va sonar absurdo pero es mejor python o matlab en aprendizaje profundo, aiuuda. Tengo que hacer un trabajo relacionado con eso.
Waoo sos investigador? Me gustaría saber qué hace un investigador? Por favor 🙏
Muchas gracias por el video! Yo estuve usando Tensorflow para un modelo CNN, me fue complicado realizarlo ya que no tenía experiencia previa, también lo realicé en pytorch y lo sentí más fácil. Con tu ayuda me estoy decidiendo en usar Pytorch para realizar más pruebas, aún me falta probar pytorch con CUDA, algún tutorial recomendado o es simple indicar su uso?
Yo inicie hace poco con Tensorflow y se me ha hecho sencillo, espero pronto iniciar un curso de Pytorch y ver cual es mas comodo de usar
Muy bueno!, que sería pythonic?
Muchas gracias Pepe, realmente esclarecedor.
por muy bueno que sea pytorch si no puedo meterlo en un micro chip no me sirve
Gracias Pepe por esta explicación. Estoy cansado de comparaciones tibias. Tienes un seguidor más.
Y eso que yo soy más de Tensorflow pero creo que en parte por popularidad. Me has abierto los ojos a otras posibilidades.
Estoy comenzando con las ia y por lo general uso tensorflow pero en c++ no me gusta mucho python aunque deberia de aprenderlo segun dicen es mucho mas facil que c o c++
A mi se me hace mas bonito pytorch. Pero sigo usando tensorflow porque corre mucho más rápido. Creo que no deberías basarte tanto en lo que hace OpenAI, Andrej Karpathy o la comunidad científica. Al final hay que ser más críticos, pues no tenemos sus recursos de cómputo ni su dinero. Lo que les funcione a ellos no es necesariamente es lo mejor para nosotros.
Hermano yo te contrataria si tuviera una empresa. Se nota que sabes de Computadoras.
A mí en lo personal se me hace que Pytorch es más amigable que Tensorflow, muchas gracias por el vídeo, creo que me será de ayuda para justificar mi preferencia hacia Pytorch a mi equipo de trabajo. Una vez más, amo este canal.
PD: sería genial si algún día haces algo de NLP con transformers.