Выбор между PyTorch и TensorFlow остаётся одним из самых обсуждаемых вопросов в разработке искусственного интеллекта. Оба фреймворка претерпели значительные изменения с момента своего создания, сближаясь в некоторых областях, но сохраняя свои сильные стороны. В этой статье мы рассмотрим последние тенденции, основанные на всеобъемлющем обзорном исследовании из Университета Альфаисаль, Саудовская Аравия, обобщая аспекты удобства использования, производительности, развёртывания и экосистемы, чтобы помочь практикам в 2025 году.
Философия и опыт разработчиков
PyTorch ворвался на сцену с динамичной парадигмой (define-by-run), благодаря чему разработка моделей стала похожа на обычное программирование на Python. Исследователи оценили эту оперативность: отладка стала более простой, а модели можно изменять на лету. Архитектура PyTorch, основанная на torch.nn.Module, поощряет модульное, объектно-ориентированное проектирование. Обучающие циклы явные и гибкие, что даёт полный контроль над каждым шагом, что идеально подходит для экспериментов и создания пользовательских архитектур.
TensorFlow, изначально статический (define-and-run) фреймворк, перешёл на использование eager execution по умолчанию в версии 2.x. Высокоуровневый API Keras, теперь глубоко интегрированный, упрощает многие стандартные рабочие процессы. Пользователи могут определять модели с помощью tf.keras.Model и использовать однострочники вроде model.fit() для обучения, что сокращает шаблонный код для стандартных задач. Однако для сложных процедур обучения может потребоваться использование низкоуровневых API TensorFlow, что может усложнить работу. В PyTorch это часто проще благодаря Pythonic tracebacks и возможности использования стандартных инструментов Python.
Производительность: обучение, вывод и память
Пропускная способность обучения: результаты бенчмарков неоднозначны. PyTorch часто обучается быстрее на больших наборах данных и моделях благодаря эффективному управлению памятью и оптимизированным бэкендам CUDA. Например, в экспериментах Novac et al. (2022) PyTorch завершил обучение CNN на 25% быстрее, чем TensorFlow, с последовательно более быстрым временем на каждую эпоху. При очень малых входных данных TensorFlow иногда имеет преимущество из-за меньших накладных расходов, но PyTorch выходит вперёд по мере увеличения размера входных данных.
Задержка при выводе: для небольших пакетов PyTorch часто обеспечивает более низкую задержку — до 3 раз быстрее, чем TensorFlow (Keras) в некоторых задачах классификации изображений (Bečirović et al., 2025). Однако эта разница уменьшается с увеличением входных данных, где оба фреймворка становятся более сопоставимыми.
Использование памяти: распределитель памяти PyTorch хвалят за то, что он справляется с большими тензорами и динамическими архитектурами. По умолчанию TensorFlow предварительно выделяет память GPU, что может привести к фрагментации в многопроцессорных средах.
Развёртывание: от исследований к производству
TensorFlow предлагает зрелую, комплексную экосистему развёртывания:
* Мобильные/встроенные устройства: TensorFlow Lite (и Lite Micro) лидирует в выводе на устройствах, с надёжной квантизацией и аппаратным ускорением.
* Веб: TensorFlow.js позволяет обучать и делать выводы непосредственно в браузерах.
* Сервер: TensorFlow Serving предоставляет оптимизированное, версионированное развёртывание моделей.
* Edge: TensorFlow Lite Micro является стандартом де-факто для микроконтроллерного масштаба ML (TinyML).
* Мобильные устройства: PyTorch Mobile поддерживает Android/iOS, хотя и с большим размером исполняемого файла, чем TFLite.
* Сервер: TorchServe, разработанный с AWS, обеспечивает масштабируемое обслуживание моделей.
* Кросс-платформенность: экспорт в ONNX позволяет моделям PyTorch работать в различных средах через ONNX Runtime.
Оба фреймворка поддерживают ONNX, что обеспечивает обмен моделями. Keras 3.0 теперь поддерживает несколько бэкендов (TensorFlow, JAX, PyTorch), ещё больше стирая границы между экосистемами.
Сообщество и индустриальные приложения
PyTorch доминирует в академических исследованиях, примерно 80% статей NeurIPS 2023 используют PyTorch. Его экосистема модульна, с множеством специализированных пакетов сообщества (например, Hugging Face Transformers для NLP, PyTorch Geometric для GNNs).
TensorFlow остаётся мощным инструментом в промышленности, особенно для производственных конвейеров. Его экосистема более монолитна, с официальными библиотеками для зрения (TF.Image, KerasCV), NLP (TensorFlow Text) и вероятностного программирования (TensorFlow Probability).
Заключение: выбор правильного инструмента
Нет универсального «лучшего» фреймворка. Решение зависит от вашего контекста:
* PyTorch: выбирайте для исследований, быстрого прототипирования и создания пользовательских архитектур. Он отличается гибкостью, простотой отладки и является фаворитом сообщества для передовых разработок.
* TensorFlow: выбирайте для масштабируемости в производстве, развёртывания на мобильных устройствах/веб-платформах и интегрированных MLOps. Его инструменты и возможности развёртывания не имеют себе равных для корпоративных конвейеров.
В 2025 году разрыв между PyTorch и TensorFlow продолжает сокращаться. Фреймворки заимствуют лучшие идеи друг у друга, а совместимость улучшается. Для большинства команд лучший выбор — это тот, который соответствует требованиям вашего проекта, опыту вашей команды и целям развёртывания, а не абстрактное понятие технического превосходства.
Оба фреймворка здесь, чтобы остаться, и настоящий победитель — это сообщество ИИ, которое выигрывает от их конкуренции и конвергенции.
1. Какие основные различия в философии и подходе к разработке моделей у фреймворков PyTorch и TensorFlow?
В статье указано, что PyTorch использует динамичную парадигму (define-by-run), что позволяет разработчикам легко изменять модели на лету и упрощает отладку. TensorFlow изначально был статическим (define-and-run), но перешёл на использование eager execution по умолчанию в версии 2.x. Это означает, что TensorFlow предлагает более привычный подход для тех, кто привык к статическим фреймворкам, в то время как PyTorch предоставляет большую гибкость и удобство в разработке моделей.
2. Какие факторы следует учитывать при выборе между PyTorch и TensorFlow для конкретного проекта?
При выборе между PyTorch и TensorFlow следует учитывать несколько факторов:
* Цель проекта: для исследований, быстрого прототипирования и создания пользовательских архитектур лучше подходит PyTorch. Для масштабируемости в производстве, развёртывания на мобильных устройствах/веб-платформах и интегрированных MLOps лучше подходит TensorFlow.
* Опыт команды: если команда имеет опыт работы с Python и предпочитает гибкость и удобство разработки, то PyTorch может быть предпочтительнее. Если команда привыкла к более структурированным и монолитным экосистемам, то TensorFlow может быть более подходящим выбором.
* Цели развёртывания: для проектов, требующих масштабируемости и развёртывания на различных платформах, TensorFlow предлагает более зрелые инструменты и возможности.
3. Какие преимущества предлагает PyTorch в плане производительности по сравнению с TensorFlow?
Согласно статье, PyTorch часто обучается быстрее на больших наборах данных и моделях благодаря эффективному управлению памятью и оптимизированным бэкендам CUDA. Например, в экспериментах Novac et al. (2022) PyTorch завершил обучение CNN на 25% быстрее, чем TensorFlow. Кроме того, для небольших пакетов PyTorch часто обеспечивает более низкую задержку — до 3 раз быстрее, чем TensorFlow (Keras) в некоторых задачах классификации изображений.
4. Какие инструменты и возможности развёртывания предлагает TensorFlow по сравнению с PyTorch?
TensorFlow предлагает зрелую, комплексную экосистему развёртывания, включая TensorFlow Lite для мобильных/встроенных устройств, TensorFlow.js для веб, TensorFlow Serving для сервера, TensorFlow Lite Micro для Edge и другие инструменты. PyTorch также поддерживает развёртывание, например, через TorchServe для сервера и экспорт в ONNX для кросс-платформенности. Однако TensorFlow имеет более зрелые и специализированные инструменты для развёртывания на различных платформах.
5. Какие тенденции наблюдаются в развитии PyTorch и TensorFlow в 2025 году?
В статье отмечается, что в 2025 году разрыв между PyTorch и TensorFlow продолжает сокращаться. Фреймворки заимствуют лучшие идеи друг у друга, а совместимость улучшается. Это означает, что оба фреймворка становятся всё более похожими и предлагают разработчикам широкий спектр возможностей для выбора в зависимости от конкретных потребностей проекта.