Deep Learning-Bibliotheken für Python

Maschinelles Lernen (engl. „machine learning“, kurz ML) ist aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz nicht mehr wegzudenken. In einem früheren Post bin ich auf Python und die Bibliothek Scikit-Learn eingegangen. Doch Scikit-Learn ist zwar für traditionelle Machine Learning-Algorithmen gut geeignet, bietet aber keine Möglichkeiten für komplexe Deep Learning-Modelle. In diesem Post schauen wir uns die bekanntesten Deep Learning-Bibliotheken für Python an, die besonders im Deep Learning-Bereich eingesetzt werden: TensorFlow, Keras und PyTorch.

Machine Learning und Python

Machine Learning ist ein Unterbereich der künstlichen Intelligenz. ML-Algorithmen lernen aus Daten, sodass ML-Modelle entstehen, welche wiederum für Vorhersagen eingesetzt werden können. Da die Algorithmen von selbst Muster in den Daten erkennen, müssen keine expliziten Regeln programmiert werden. Es gibt viele verschiedene Algorithmen; einige davon bauen auf künstlichen neuronalen Netzen auf. Werden diese Netze sehr komplex, so spricht man von Deep Learning.

ML-Algorithmen gibt es für verschiedene Programmiersprachen, doch eine Sprache ist aktuell die Nummer 1 für ML: Python. Python ist relativ einfach und flexibel, und es gibt viele Bibliotheken bzw. Frameworks für ML-Algorithmen. Wenn man den Fokus auf Deep Learning legt, dann sind drei Bibliotheken hoch im Trend, nämlich TensorFlow, Keras und PyTorch. Diese Deep Learning-Bibliotheken für Python schauen wir uns in den kommenden Abschnitten an.

TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep Learning, die von Google Brain entwickelt wurde. Der Name „TensorFlow“ basiert auf den grundlegenden Datenstrukturen der Bibliothek, nämlich den Tensoren. Ein Tensor ist ein mathematisches Objekt, ähnlich wie ein Vektor, nur dass es auf eine beliebige Anzahl von Dimensionen erweitert werden kann. Dadurch können mehrdimensionale und komplexe Daten verarbeitet werden. TensorFlow wird häufig für Deep Learning-Systeme und große Datensätze verwendet. Man kann komplexe Modelle über mehrere Maschinen hinweg skalieren. Zusätzlich bietet es ein paar Tools zur Visualisierung von Modellarchitekturen und Performance-Kennzahlen.

Vorteile von TensorFlow

• Unterstützung für verteiltes Rechnen (engl. „distributed computing“) und Hardware-Beschleunigung
• Hohe Flexibilität und Kontrolle über Modelle
• Große Community und starke Unterstützung durch Google

Nachteile von TensorFlow

• Steile Lernkurve, besonders für Anfänger
• Kritiker bemängeln geringe Benutzerfreundlichkeit und Dokumentation

Keras

Keras ist eine High-Level-API für Deep Learning, die auf TensorFlow aufbaut. Also TensorFlow in einfacher, wenn man so will. Ziel der Entwicklung war es, den Einstieg ins Deep Learning bzw. das Erstellen von Prototypen einfach zu halten. Performance und Flexibilität sollten dabei aber nicht geopfert werden. Keras ist eben eine Schnittstelle zu TensorFlow und TensorFlow ist leistungsstark und bietet Komplexität. Die Syntax von Keras ist entsprechend einfacher und intuitiv. Und genau deswegen ist es für Anfänger:innen und Prototypisierung eine gute Wahl.

Vorteile von Keras

• Einfach zu lernen und zu verwenden
• Schnelles und einfaches Prototyping
• Enge Integration mit TensorFlow

Nachteile von Keras

• Weniger Kontrolle und Flexibilität im Vergleich zu TensorFlow (Die Einfachheit ist hier eben auch ein Nachteil)
• Möglicherweise nicht ideal für sehr komplexe oder maßgeschneiderte Modelle

PyTorch

PyTorch ist eine weitere bekannte Bibliothek für maschinelles Lernen, die von Facebook’s AI Research Lab (FAIR) entwickelt wurde und auch Open Source ist. Es ist bekannt für seine Flexibilität und einen intuitiven, pythonischen Aufbau. Im Gegensatz zu TensorFlow nutzt PyTorch dynamische Berechnungsgraphen (engl. „dynamic computational graph“): Der Graph wird während der Ausführung aufgebaut, was mehr Flexibilität bei der Bearbeitung von komplexen Modellen und Algorithmen bietet. PyTorch wird oft in der Forschung und für Prototyping verwendet, gewann in den letzten Jahren aber auch in der Industrie an Popularität. So überholt PyTorch Tensorflow in Google Trends, basierend auf den letzten 5 Jahren.

Vorteile von PyTorch

• Einfache und intuitive Syntax, „pythonisch“
• Dynamische Berechnungsgraphen bieten mehr Flexibilität
• Viele verfügbare Modelle, z.B. auf Hugging Face

Nachteile von PyTorch:

• Weniger ausgereifte Produktionsunterstützung als TensorFlow
• Dadurch ist in vielen Unternehmen TensorFlow im Produktionsbetrieb

Fazit

Es gibt verschiedene Deep Learning-Bibliotheken für Python und die Wahl der Bibliothek ist abhängig vom Projekt und den Anforderungen. TensorFlow ist sehr bekannt, wird viel eingesetzt und bietet hohe Flexibilität, ist aber für Anfänger weniger zugänglich. Diese können die ersten Schritte entsprechend mit Keras gehen und später auf ein anderes Framework wechseln. PyTorch wird immer beliebter und bietet eine gute Balance zwischen Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität. Es wird aktuell besonders für Prototypisierung und Forschung eingesetzt.

Wenn du ein Wunschthema hast oder mir Feedback geben willst, schreibe gerne einen Kommentar oder schicke eine Mail an mail@thorejohannsen.de.