Tensorflow: Pengertian, dan Perbedaannya dengan PyTorch

Kalau saat membaca artikel ini kebetulan kamu juga sedang mendalami dunia machine learning, pasti kamu sudah nggak asing lagi dengan dua nama besar ini, TensorFlow dan PyTorch.

Keduanya adalah framework deep learning yang sering dibandingkan karena keunggulan masing-masing.

Tapi, kalau kamu masih bingung harus pilih yang mana, tenang, karena artikel ini bakal bantu kamu memahami apa itu TensorFlow, begitu juga dengan PyTorch, dan perbedaan dari keduanya. 

Apa Itu TensorFlow?

TensorFlow adalah sebuah open-source library yang dikembangkan oleh Google Brain Team untuk membantu proses machine learning dan deep learning.

Framework ini pertama kali dirilis pada tahun 2015 dan langsung menjadi standar industri karena fleksibilitas dan skalabilitasnya yang tinggi.

Nama “TensorFlow” sendiri berasal dari konsep tensor, yaitu struktur data multidimensi yang digunakan dalam komputasi numerik.

Kelebihan TensorFlow sebagai Framework Machine Learning

Salah satu keunggulan utama TensorFlow adalah skalabilitasnya yang tinggi. Framework ini bisa digunakan dari proyek kecil hingga deployment skala besar di lingkungan produksi.

Selain itu, TensorFlow memiliki komunitas yang luas, sehingga pengguna, terutama kamu yang sedang mendalami hal ini bisa dengan mudah menemukan tutorial, dokumentasi, atau berdiskusi dengan para developer lain.

Nggak hanya itu, TensorFlow juga sudah terintegrasi dengan ekosistem Google, seperti Google Cloud AI, yang dapat mempermudah kamu dalam mengembangkan dan mengoperasikan model machine learning di cloud.

Kekurangan TensorFlow

Selain keunggulan yang disebutkan di atas TensorFlow juga memiliki beberapa kekurangan. Salah satunya adalah kurva belajar yang lebih curam dibandingkan dengan PyTorch.

Kenapa begitu? Hal ini disebabkan karena TensorFlow memiliki syntax yang lebih kompleks, dan mungkin akan membuat mereka yang masih pemula dalam deep learning merasa kesulitan.

Selain itu, debugging di TensorFlow bisa lebih menantang karena menggunakan static computation graph, yang membuat perubahan model nggak bisa dilakukan secara dinamis seperti di PyTorch. 

Apa Itu PyTorch?

Sementara itu, PyTorch adalah framework machine learning open-source yang dikembangkan oleh Facebook AI Research (FAIR).

Dirilis pada tahun 2016, PyTorch jadi populer banget di kalangan peneliti dan pengembang karena mudah digunakan dan fleksibel. 

PyTorch menggunakan konsep dynamic computation graph, yang memungkinkan pengembang untuk mengubah model secara dinamis selama proses training.

Berbeda dengan TensorFlow yang awalnya menggunakan static computation graph, meskipun kemudian TensorFlow mengadopsi konsep dynamic graph melalui Eager Execution. 

Kelebihan PyTorch sebagai Framework Machine Learning

PyTorch punya segudang kelebihan yang bikin banyak orang jatuh cinta, berikut beberapa kelebihannya yang perlu kamu ketahui:

• Pertama, PyTorch memiliki fleksibilitas yang tinggi karena menggunakan dynamic computation graph, yang memungkinkan kamu membangun dan mengubah model dengan mudah, cocok banget kalau kamu suka melakukan banyak eksperimen dan penelitian.
• Kedua, API-nya sangat intuitif dan mirip dengan Python, jadi nggak perlu waktu lama untuk mempelajarinya.
• Ketiga, komputasi dinamis-nya memudahkan proses debugging, karena kamu bisa langsung melihat hasil komputasi tanpa ribet. 

Kekurangan PyTorch

PyTorch juga punya kekurangan yang perlu dipertimbangkan.

• Pertama, butuh waktu ekstra untuk optimasi, terutama kalau kamu mau mempercepat proses training model atau deploy ke produksi.
• Kedua, kurang optimal untuk model yang sangat besar dan kompleks, karena dukungan distributed training dan deployment-nya belum sematang TensorFlow.

Jadi, kalau kamu fokus pada skala produksi besar, mungkin perlu mikir dua kali sebelum pilih PyTorch. Tapi, untuk penelitian dan eksperimen, PyTorch masih jadi juara. 

Perbedaan PyTorch dan TensorFlow

Nah, pertanyaan yang sering diajukan oleh banyak orang, mungkin juga termasuk kamu adalah di antara PyTorch vs TensorFlow, mana yang lebih baik?

Jawabannya tergantung dengan kebutuhan dan preferensi kamu. Untuk lebih jelasnya, kamu bisa simak perbandingan mendetail antara keduanya.

1. Komputasi Dynamic vs Static

• PyTorch: Menggunakan komputasi dinamis (dynamic computation graph), yang berarti grafik komputasi dibangun secara real-time saat kode dijalankan. Ini memudahkan proses eksperimen dan debugging karena kamu bisa melihat hasil komputasi langsung dan mengubah model di tengah proses training. Cocok banget buat penelitian atau proyek yang butuh fleksibilitas tinggi. 
• TensorFlow: Awalnya menggunakan komputasi statis (static computation graph), di mana grafik komputasi harus didefinisikan terlebih dahulu sebelum proses training dimulai. Meskipun TensorFlow 2.0 sudah mengadopsi Eager Execution (mirip komputasi dinamis), framework ini masih lebih kuat dalam optimasi untuk produksi skala besar. 

2. Fleksibilitas dan Intuitivitas

• PyTorch: Dikenal karena fleksibilitasnya yang tinggi dan sintaks yang mudah dimengerti. API-nya sangat Pythonic, jadi buat kamu yang sudah familiar dengan Python, kamu nggak akan kesulitan mempelajari PyTorch.
• TensorFlow: Lebih menonjol dalam hal performa dan optimasi, terutama untuk skala produksi. TensorFlow punya alat-alat seperti TensorBoard untuk visualisasi dan TensorFlow Extended (TFX) untuk deployment, yang membuatnya lebih siap untuk digunakan di industri.  

3. Deployability

• TensorFlow: Memiliki keunggulan besar dalam deployability. TensorFlow mendukung deployment model di berbagai platform, termasuk perangkat mobile (dengan TensorFlow Lite) dan web (dengan TensorFlow.js). Ini membuatnya jadi pilihan utama untuk aplikasi produksi skala besar.
• PyTorch: Meskipun PyTorch punya TorchServe untuk deployment, dukungannya belum selengkap TensorFlow. Namun, PyTorch terus berkembang, dan tools seperti TorchScript memungkinkan model PyTorch dioptimalkan untuk produksi. 

4. API Pembuatan Model

• PyTorch: Menyediakan modul torch.nn untuk membangun dan melatih model. API-nya sangat fleksibel, memungkinkan kamu membuat model dengan cara yang mirip menulis kode Python biasa. Ini bikin PyTorch jadi pilihan favorit buat eksperimen dan prototyping. 
• TensorFlow: Memiliki Keras sebagai API tingkat tinggi yang mempermudah pembuatan model, terutama bagi pemula. Keras menyediakan abstraksi yang lebih tinggi, sehingga kamu bisa membuat model dengan hanya beberapa baris kode. TensorFlow juga punya tf.keras yang terintegrasi langsung dengan framework-nya. 

5. Optimasi 

• PyTorch: Menyediakan modul torch.optim yang berisi berbagai optimizer populer seperti SGD, Adam, dan RMSprop. Kamu bisa dengan mudah mengatur hyperparameter seperti learning rate dan momentum. Fleksibilitas PyTorch memungkinkan kamu menyesuaikan proses optimasi sesuai kebutuhan. 
• TensorFlow: Juga menyediakan tf.optimizers dengan optimizer yang serupa. TensorFlow punya keunggulan dalam optimasi untuk komputasi skala besar, terutama dengan dukungan TPU (Tensor Processing Units) yang dirancang khusus oleh Google untuk mempercepat training model. 

Kesimpulan 

Jadi, apa itu TensorFlow? TensorFlow adalah framework machine learning yang powerful dan scalable, cocok untuk produksi skala besar. Sementara itu, PyTorch lebih fleksibel dan mudah digunakan, terutama untuk penelitian dan eksperimen. 

Pilihan antara PyTorch vs TensorFlow sepenuhnya tergantung pada kebutuhan kamu. Jika fokus kamu lebih kepada produksi dan deployment, TensorFlow mungkin pilihan yang lebih baik. Namun, jika kamu lebih tertarik dengan penelitian dan eksperimen, PyTorch bisa menjadi pilihan yang pas. 

Kedua framework ini terus berkembang, jadi nggak ada salahnya untuk mencoba keduanya dan melihat mana yang paling cocok dengan gaya dan kebutuhan kamu. 

Optimalkan Proyek Machine Learning-mu dengan Infrastruktur dan Domain yang Andal!

Baik menggunakan TensorFlow untuk produksi skala besar atau PyTorch untuk eksperimen, performa proyekmu sangat bergantung pada infrastruktur yang tepat. Dapatkan hosting VPS berkualitas di Exabytes untuk memastikan kecepatan, keamanan, dan skalabilitas optimal.

Ingin tampil lebih profesional? Amankan domain unik untuk proyekmu dan bangun identitas online yang kuat.

Mulai proyek machine learning-mu sekarang dengan dukungan server yang andal dan domain yang kredibel di Exabytes!