Keras vs Tensorflow vs Pytorch: Perbedaan Utama Di Antara Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah komponen dari Kecerdasan Buatan (AI) yang semakin populer dalam beberapa dekade terakhir. Seperti halnya konsep baru lainnya, terdapat berbagai pertanyaan dan detail yang harus dipahami sebelum implementasi dalam aplikasi dunia nyata.

Sebelum kita menjelajahi perbedaan antara PyTorch, TensorFlow, dan Keras, mari kita membahas sedikit tentang pembelajaran mendalam itu sendiri.

Pengertian Pembelajaran Mendalam

Istilah “pembelajaran mendalam,” “pembelajaran mesin,” dan “kecerdasan buatan” sering digunakan secara bergantian, yang mungkin menyebabkan kebingungan. Meskipun pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin merupakan bagian dari keluarga kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam juga merangkul pembelajaran mesin dalam konsepnya. Memahami perbedaan halus dalam konsep ini memiliki pentingnya sendiri dalam diskusi tentang perbedaan antara Keras, TensorFlow, dan PyTorch.

Pembelajaran mendalam berusaha meniru jalur pemrosesan informasi di otak manusia, digunakan untuk pengambilan keputusan, deteksi objek, pengenalan ucapan, dan penerjemahan bahasa. Proses ini terjadi tanpa pengawasan atau campur tangan manusia, dengan memanfaatkan data yang tidak terstruktur dan tidak berlabel.

Metode pembelajaran mendalam melibatkan jaringan saraf tiruan hierarkis yang dibangun mirip dengan struktur otak manusia, di mana simpul-simpul neuron terhubung dalam suatu jaringan. Sementara pendekatan pembelajaran mesin tradisional bekerja secara linear dalam menganalisis data, pendekatan hierarkis dalam pembelajaran mendalam memungkinkan mesin untuk memproses data secara non-linear.

Berikut adalah beberapa sumber daya yang dapat membantu Anda memperdalam pemahaman di bidang ini: tutorial pembelajaran mendalam, tinjauan kerangka kerja pembelajaran mendalam, dan diskusi mengenai algoritma pembelajaran mendalam.

Pengenalan Keras

Keras adalah Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) jaringan saraf tingkat tinggi yang efektif, ditulis dalam bahasa pemrograman Python. Pustaka sumber terbuka ini dirancang untuk mendukung eksperimen cepat dengan jaringan saraf, dan dapat digunakan di atas platform seperti CNTK, TensorFlow, dan Theano.

Keunggulan Keras terletak pada modularitasnya, antarmuka yang ramah pengguna, dan kemampuannya untuk diperluas. Namun, Keras tidak menangani komputasi pada tingkat rendah; tugas ini diserahkan ke perpustakaan lain yang dikenal sebagai Backend.

Pada pertengahan tahun 2017, Keras diintegrasikan ke dalam TensorFlow. Pengguna sekarang dapat mengaksesnya melalui modul tf.keras. Namun, Keras tetap dapat berfungsi secara independen.

Pengenalan PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam yang relatif baru, berdasarkan platform Torch. Dikembangkan oleh tim peneliti AI di Facebook dan dilepaskan sebagai perangkat sumber terbuka di GitHub pada tahun 2017, PyTorch fokus pada aplikasi pemrosesan bahasa alami. Keunggulan PyTorch terletak pada kesederhanaannya, kemudahan penggunaan, fleksibilitas, penggunaan memori yang efisien, dan kemampuan komputasi grafis yang dinamis. PyTorch juga menawarkan pengalaman pemrograman yang lebih alami, membuat manajemen kode menjadi lebih mudah dan meningkatkan kinerja pemrosesan.

Pengenalan TensorFlow

TensorFlow adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam berbasis sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google dan diperkenalkan pada tahun 2015. TensorFlow dikenal dengan dukungan dokumentasi dan pelatihan yang kuat, fleksibilitas implementasi dan skalabilitas, tingkat abstraksi yang bervariasi, serta kompatibilitas dengan berbagai platform, termasuk Android.

TensorFlow adalah pustaka matematika simbolis yang cocok untuk pengembangan jaringan saraf dan paling sesuai untuk pemrograman aliran data dalam berbagai tugas. Platform ini menyediakan beberapa tingkat abstraksi untuk merancang dan melatih model.

TensorFlow memiliki ekosistem yang kaya, termasuk komunitas yang aktif, perpustakaan, dan alat yang fleksibel, memfasilitasi pembuatan dan implementasi aplikasi pembelajaran mesin. Penting dicatat bahwa TensorFlow juga mengadopsi Keras, yang menyebabkan keterkaitan antara keduanya. Meskipun demikian, kita akan tetap membandingkan keduanya untuk tujuan kelengkapan, terutama karena pengguna Keras tidak selalu harus bergantung pada TensorFlow.

Kita juga perlu membahas Theano.

Walaupun artikel ini fokus pada perbandingan Keras, TensorFlow, dan PyTorch, kita tidak boleh melupakan Theano. Theano sebelumnya merupakan salah satu kerangka kerja pembelajaran mendalam yang populer, proyek sumber terbuka yang memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan, mengevaluasi, dan mengoptimalkan ekspresi matematika, termasuk ekspresi matriks multidimensi.

Theano dikembangkan oleh Université de Montréal pada tahun 2007 dan dulunya merupakan perangkat utama untuk pembelajaran mendalam dengan menggunakan Python. Meskipun dulu menjadi landasan utama kerangka kerja pembelajaran mendalam, Theano tidak lagi diminati oleh sebagian besar peneliti di luar dunia akademis.

Sekarang, mari kita eksplorasi perbedaan antara PyTorch dan TensorFlow.

Perbedaan Antara PyTorch dan TensorFlow

1. Baik TensorFlow maupun PyTorch menyediakan abstraksi yang berguna untuk mempermudah pengembangan model dengan mengurangi kode boilerplate. Namun, perbedaan mendasar antara keduanya terletak pada pendekatan PyTorch yang lebih “pythonic” dan berorientasi objek, sementara TensorFlow menawarkan beragam opsi.
2. Saat ini, PyTorch lebih banyak digunakan dalam banyak proyek pembelajaran mendalam dan semakin populer di kalangan peneliti AI. Meskipun demikian, dari tiga kerangka kerja utama, PyTorch adalah yang paling tidak populer. Tren ini menunjukkan kemungkinan perubahan di masa mendatang.
3. Jika peneliti memerlukan fleksibilitas, kemampuan debugging yang baik, dan waktu pelatihan yang singkat, PyTorch menjadi pilihan yang lebih unggul. Kerangka kerja ini dapat berjalan di sistem Linux, macOS, dan Windows.
4. TensorFlow lebih disukai oleh banyak profesional dan peneliti industri karena dokumentasinya yang lengkap, berbagai model dan tutorial yang tersedia, serta fitur visualisasi yang memungkinkan proses debugging dan pelacakan pelatihan. TensorFlow juga memiliki keunggulan dalam menerapkan model yang telah dilatih ke lingkungan produksi melalui TensorFlow Serving. Sementara PyTorch tidak memiliki kerangka kerja serupa, sehingga pengembang harus menggunakan Django atau Flask sebagai server backend.
5. Dalam hal paralelisme data, PyTorch memiliki kinerja optimal berkat dukungan asli untuk eksekusi asinkron melalui Python. Di sisi lain, TensorFlow membutuhkan pembuatan kode dan optimisasi manual untuk operasi yang dieksekusi pada perangkat tertentu agar dapat mendukung pelatihan terdistribusi. Dengan kata lain, semua yang dapat dilakukan di PyTorch juga dapat diimplementasikan di TensorFlow, hanya saja perlu upaya lebih keras.

Untuk mereka yang baru memasuki dunia pembelajaran mendalam, disarankan untuk mulai mempelajari PyTorch karena popularitasnya di kalangan komunitas peneliti. Namun, jika Anda sudah memiliki pemahaman tentang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam serta berfokus pada karier di industri secepat mungkin, maka memulai dengan TensorFlow bisa menjadi pilihan yang baik.

Mari kita lanjutkan dengan membandingkan PyTorch dan Keras.

Perbandingan Antara PyTorch dan Keras

Baik PyTorch maupun Keras cocok bagi pemula yang ingin mulai menggunakan kerangka kerja pembelajaran mendalam. Matematikawan dan peneliti berpengalaman cenderung lebih memilih PyTorch karena lebih sesuai dengan preferensi mereka. Sementara itu, Keras lebih cocok untuk pengembang yang ingin menggunakan kerangka kerja siap pakai yang memungkinkan mereka dengan cepat membuat, melatih, dan mengevaluasi model. Keras juga menawarkan lebih banyak opsi untuk penerapan dan ekspor model yang mudah.

Perlu diingat bahwa PyTorch lebih cepat daripada Keras dan memiliki kemampuan debugging yang lebih baik. Baik Keras maupun PyTorch memiliki popularitas yang tinggi dan menyediakan beragam sumber belajar. Keras memiliki akses yang luar biasa ke kode dan tutorial yang dapat digunakan ulang, sedangkan PyTorch memiliki dukungan komunitas yang kuat dan pengembangan yang aktif.

Keras adalah pilihan terbaik ketika Anda bekerja dengan dataset kecil, ingin membuat prototipe dengan cepat, atau membutuhkan dukungan backend yang beragam. Ini adalah kerangka kerja yang paling populer karena kesederhanaannya yang komparatif. Keras dapat digunakan di sistem Linux, macOS, dan Windows.

TensorFlow vs Keras

TensorFlow adalah kerangka kerja end-to-end berbasis sumber terbuka yang mendukung berbagai tugas dalam pembelajaran mesin. Di sisi lain, Keras adalah perpustakaan jaringan saraf tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow. Kedua platform menyediakan API tingkat tinggi yang memudahkan pembuatan dan pelatihan model, namun Keras lebih user-friendly karena menggunakan bahasa pemrograman Python.

TensorFlow lebih umum digunakan ketika berhadapan dengan dataset besar, deteksi objek, dan tugas yang membutuhkan kinerja tinggi. TensorFlow berjalan di sistem Linux, macOS, Windows, dan Android. Kerangka kerja ini dikembangkan oleh Google Brain dan saat ini digunakan baik untuk penelitian maupun produksi oleh Google.

Penting untuk diingat bahwa perbandingan antara TensorFlow dan Keras bukanlah jawaban pasti, karena Keras sebenarnya adalah pengemas (wrapper) dari TensorFlow. Anda dapat menggunakan Keras untuk merancang model, yang memiliki antarmuka yang lebih sederhana, dan beralih ke TensorFlow ketika Anda membutuhkan fitur yang tidak tersedia di Keras atau jika Anda mencari fitur khusus dari TensorFlow. Dengan demikian, kode TensorFlow dapat langsung diintegrasikan ke dalam pipa atau model pelatihan Keras.

Kesimpulannya, baik TensorFlow, Keras, maupun PyTorch memiliki keunggulan dan kelemahan masing-masing. Pilihan yang tepat tergantung pada kebutuhan dan tujuan proyek AI Anda. Dalam gambaran keseluruhan, fitur-fitur yang paling relevan dengan proyek Anda harus menjadi pertimbangan utama dalam memilih di antara ketiga kerangka kerja ini.