徹底比較 TensorFlow 與 PyTorch 的差異！從初學者到研究人員的選擇指南

By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)

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1. 前言 – 什麼是 TensorFlow 和 PyTorch？

什麼是深度學習？

深度學習是一種機器學習技術，使用模仿人類大腦運作的「神經網路」來分析數據並學習其中的模式。它已廣泛應用於圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領域。

要在這個領域取得成果，選擇一個高效的框架非常重要。「TensorFlow」與「PyTorch」是當今最受研究人員與開發者歡迎的兩大主流選擇。

什麼是 TensorFlow？

TensorFlow 是由 Google 開發的開源機器學習框架，自 2015 年發佈以來，已被廣泛應用於企業與研究機構中。它特別擅長處理大量數據，並可輕鬆部署於商業環境中。

TensorFlow 的主要優勢如下：

• 擴展性強： 適合大規模資料處理與模型訓練。
• 完整的生態系統： 包括 TensorFlow Lite、TensorBoard 等眾多輔助工具。
• 適用於商業用途： 易於導入至正式產品與運營環境。

什麼是 PyTorch？

PyTorch 是由 Meta（前 Facebook）於 2016 年推出的框架，以其靈活性與易用性受到研究人員青睞，近年來迅速竄紅。

PyTorch 的主要優勢如下：

• 動態計算圖： 模型可在執行時動態建立，便於除錯。
• 高度靈活： 非常適合用於研究與原型開發。
• 易學易用： 語法接近 Python，新手也能快速上手。

本文目的

本文將整理 TensorFlow 與 PyTorch 的基本特性，透過具體比較幫助你了解各自適合的應用場景。我們也會提供實作範例與常見問題解答，讓讀者能實際上手測試。

下一節將進一步詳細解析 TensorFlow 與 PyTorch 的功能與特點，協助你依據自身需求選擇最合適的框架。

2. TensorFlow 與 PyTorch 的基礎概覽 – 掌握其特性與差異

2.1 什麼是 TensorFlow？

TensorFlow 是由 Google 於 2015 年推出的開源機器學習框架，特別適合用於處理大量資料與部署於商業系統中，並被廣泛應用於企業級開發。

TensorFlow 的主要特點

1. 靜態計算圖：
   TensorFlow 採用靜態計算圖，需先定義好模型後再進行編譯與執行，這有助於提升模型的執行效率與最佳化。
2. 高擴展性：
   可支援大量資料與分散式系統，並能整合 GPU 或 TPU（Tensor Processing Unit）等硬體資源。
3. 完整的生態系：
   TensorFlow 包含以下輔助工具與函式庫：

• TensorBoard： 模型視覺化與分析工具。
• TensorFlow Lite： 適用於行動裝置與邊緣設備的輕量版本。
• Keras： 高階 API，可簡化模型的建立過程。

1. 商用部署最佳化：
   方便進行模型部署與擴展，非常適合用於商業應用。

TensorFlow 的優勢與適用情境

TensorFlow 特別適用於以下情境：

• 開發與運行大型商業應用程式。
• 將機器學習模型嵌入至行動應用或 IoT 設備中。
• 對模型訓練效能與部署效率有高需求的場景。

2.2 什麼是 PyTorch？

PyTorch 是由 Meta（前 Facebook）於 2016 年推出的框架，憑藉直覺式的語法與高度彈性，深受研究人員與開發者的喜愛。

PyTorch 的主要特點

1. 動態計算圖：
   採用動態計算圖架構，可在程式執行時建立與修改模型，讓除錯與調整更為容易。
2. 高度彈性：
   模型結構更容易自訂與修改，特別適合用於研究與快速實驗。
3. 類 Python 語法：
   語法與 Python 極為相似，便於撰寫簡潔的程式碼，學習門檻低。
4. 支援 ONNX：
   具備與其他框架良好的相容性，便於模型轉換與整合。

PyTorch 的優勢與適用情境

PyTorch 在以下情境中表現尤為優異：

• 需要高度彈性與快速原型開發的 AI 研究項目。
• 注重試驗性的學術研究或新創團隊。
• 需要快速建立與除錯模型的專案。

2.3 TensorFlow 與 PyTorch 的差異比較

2.4 該選擇哪一個？

TensorFlow 更適合大規模專案與商業應用開發；而 PyTorch 則更適合需要靈活性與創新思考的研究與實驗用途。

下一節將進一步深入探討兩者的功能與效能差異，幫助你更具體地做出選擇。

3. 詳細比較 – 深入解析 TensorFlow 與 PyTorch 的差異

3.1 程式撰寫的便利性

TensorFlow

• 由於 TensorFlow 採用靜態計算圖，需先定義模型，然後進行編譯與執行。
• 程式碼範例：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

• 透過高階 API Keras，初學者也能輕鬆建立模型，但進階操作時可能會遇到較高的複雜度。

PyTorch

• PyTorch 採用動態計算圖，可在執行時構建模型，便於除錯與測試。
• 程式碼範例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = NeuralNet()

• 語法類似 Python，讓初學者與研究人員更容易撰寫與理解。

比較總結：

• TensorFlow 的高階 API 容易上手，但低階操作略顯複雜。
• PyTorch 的程式碼簡潔直觀，但部署與擴展時需額外處理。

3.2 效能與硬體支援

TensorFlow

• 設計上針對大型資料集與複雜模型最佳化。
• 支援 GPU 與 TPU，可在雲端環境中高效執行。
• 具備完整的分散式訓練功能，適合多 GPU 或叢集運算。

PyTorch

• 強力支援 GPU，與 NVIDIA CUDA 相容性佳，處理速度快。
• 動態計算圖適合小型資料集與短時間實驗。
• 也支援分散式學習與雲端，但在大規模部署方面仍略遜於 TensorFlow。

比較總結：

• TensorFlow 在大規模訓練與商業系統部署方面更具優勢。
• PyTorch 更適合快速實驗與研究開發。

3.3 模型開發與部署的彈性

TensorFlow

• 開發到部署流程一體化，整合性強。
• 可透過 TensorFlow Lite 快速部署至手機或邊緣設備。
• 與 Google Cloud Platform 整合良好，適合企業環境。

PyTorch

• 專為研究開發設計，靈活性高。
• 可使用 TorchServe 等工具進行部署，但成熟度略低於 TensorFlow。

比較總結：

• TensorFlow 更適合正式上線與商業應用。
• PyTorch 更適合研究原型與實驗用途。

3.4 生態系統與工具整合

TensorFlow

• 提供 TensorBoard 用於視覺化與除錯，非常實用。
• 支援 TensorFlow Lite 與 TensorFlow.js，跨平台支援完善。
• 整合高階 API Keras，簡化操作流程。

PyTorch

• 使用 PyTorch Lightning 可快速建立模型。
• 支援 ONNX 模型轉換，便於跨平台使用。
• 支援 Visdom 與 TensorBoardX 等視覺化工具。

比較總結：

• TensorFlow 的工具完整，功能擴展性強，適合商業化部署。
• PyTorch 擁有活躍的開源社群，彈性開發空間大。

3.5 小結

TensorFlow 與 PyTorch 各有其優勢：

• TensorFlow： 適合大規模資料處理與商業應用。
• PyTorch： 更適合靈活性與除錯需求高的研究與開發環境。

下一節將依據實際應用場景，推薦最適合的框架選擇方式。

4. 不同使用情境下的推薦框架 – 最適選擇是什麼？

4.1 初學者使用 – 如果重視學習曲線？

使用 TensorFlow

• 內建高階 API Keras，讓模型構建更簡單。
• 學習資源與教學教材豐富，包含中文內容，適合自學。
• 提供眾多範例程式碼，能快速驗證成果。

使用 PyTorch

• 語法接近 Python，直觀易學。
• 動態計算圖讓測試與除錯變得更簡單。
• 活躍的開源社群，容易找到學習資料與範例。

推薦：

• TensorFlow： 適合建立簡易模型與商業 App 開發。
• PyTorch： 適合重視彈性與實驗性的初學者。

4.2 研究與實驗使用 – 需要靈活開發環境時？

使用 TensorFlow

• 適合大型專案與需部署的模型開發。
• 可使用低階 API 進行客製化。
• 支援分散式訓練與多設備運行。

使用 PyTorch

• 動態計算圖支援靈活構建與修改模型。
• 程式簡潔，可快速驗證新想法。
• 使用 PyTorch Lightning 可輕鬆管理複雜模型。

推薦：

• 重視實驗效率與彈性者，建議使用 PyTorch。
• 若未來有商業應用需求，也可考慮 TensorFlow。

4.3 商業用途 – 若需要可擴展的運行架構？

使用 TensorFlow

• 透過 TensorFlow Serving 可輕鬆部署至雲端。
• 支援 TensorFlow Lite 可部署於行動裝置與邊緣設備。

使用 PyTorch

• 雖可使用 TorchServe 進行部署，但工具成熟度略遜一籌。
• 若為企業應用，需額外設計擴展功能。

推薦：

• 若計劃商業化與大規模系統部署，建議選擇 TensorFlow。
• 若為原型或小型專案，PyTorch 亦能勝任。

4.4 行動與 IoT 應用 – 若想部署輕量模型？

使用 TensorFlow

• TensorFlow Lite 經過最佳化，適合嵌入行動 App 或 IoT 設備。
• 支援模型壓縮與量化工具，可提升效能。

使用 PyTorch

• PyTorch Mobile 可支援行動裝置部署，但支援度略低。
• 在 IoT 應用方面，TensorFlow 的支援與案例較多。

推薦：

• 若目標為行動或邊緣設備部署，TensorFlow 是最佳選擇。

4.5 小結

TensorFlow 適合以下情境：

• 商業化部署或需支援大規模系統時。
• 開發面向行動或 IoT 裝置的機器學習模型。

PyTorch 適合以下情境：

• 需要靈活性與快速實驗的研究與原型開發。
• 開發新演算法與實驗性技術。

5. 實作篇 – 使用 TensorFlow 和 PyTorch 撰寫範例程式

5.1 TensorFlow 的基本程式碼範例

使用 MNIST 資料集實作分類模型

1. 匯入必要的函式庫

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

2. 載入與預處理資料

# 載入資料集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 正規化與調整形狀
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)

3. 建立模型

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

4. 編譯並訓練模型

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

5. 評估與預測

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

predictions = model.predict(x_test)

TensorFlow 的重點

• 使用高階 API Keras，可簡潔快速地建立模型。
• 從模型編譯到訓練的流程直觀且容易理解。
• 非常適合開發大型、商業用途的模型。

5.2 PyTorch 的基本程式碼範例

使用 MNIST 資料集實作分類模型

1. 匯入必要的函式庫

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

2. 載入與預處理資料

# 資料轉換與載入
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

3. 建立模型

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = CNN()

4. 模型訓練

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = model.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(5):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1} completed')

5. 評估與預測

model.eval()
correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        outputs = model(data)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print(f'Test accuracy: {100 * correct / total}%')

PyTorch 的重點

• 採用動態計算圖，提供高度彈性。
• 除錯方便，適合實驗與研究開發。
• 非常適合小型專案或學術用途。

5.3 小結

TensorFlow 的特點：

• 高階 API 提供簡單、直觀的模型構建方式。
• 適用於商業化與大規模部署。

PyTorch 的特點：

• 強調彈性與易於除錯的程式結構。
• 適合原型設計與研究用途。

下一節將探討學習資源與社群支援，幫助你更順利進行開發與學習。

6. 社群與支援資源 – 學習資源充足嗎？

6.1 TensorFlow 的社群與支援

1. 官方文件與教學
TensorFlow 提供了完整的官方網站，其中包含豐富的文件與教學資源。

• 官方指南： 涵蓋從初學者到進階用戶。
• 程式範例： 提供多種實作案例。
• TensorFlow Hub： 可直接使用預訓練模型。

2. 線上學習平台

• Google Colab： 免費提供 GPU 訓練資源，非常適合初學者練習。
• TensorFlow 官方 YouTube 頻道： 提供實作教學與技術講解影片。

3. 社群與討論區

• GitHub： 可參與原始碼討論與回報問題。
• Stack Overflow： 有大量的提問與解答。
• TensorFlow 討論社群： 與開發者交流問題與經驗。

4. 中文資源的可取得性

• TensorFlow 的中文教學資源與書籍豐富，初學者入門門檻低。
• 亦有許多華語線上課程與實體課程可參加。

6.2 PyTorch 的社群與支援

1. 官方文件與教學
PyTorch 也提供了詳盡的官方網站與實作參考。

• 官方教學： 注重實作與操作，適合邊做邊學。
• PyTorch Hub： 提供各種預訓練模型下載。

2. 線上學習平台

• Google Colab： 支援 PyTorch，免費使用 GPU。
• Fast.ai： 基於 PyTorch 的快速學習課程深受歡迎。

3. 社群與討論區

• GitHub： PyTorch 的開發社群非常活躍，持續更新。
• Stack Overflow： PyTorch 的問答數量快速成長中。
• 官方討論區： 提供專業技術問題交流平台。

4. 中文資源的可取得性

• 雖然相較 TensorFlow 少一些，但 PyTorch 的中文資料也在持續增加中。
• 在 AI 研討會與大學研究中，PyTorch 的使用比例也逐漸攀升。

7. 常見問題（FAQ）– 關於 TensorFlow 與 PyTorch 的常見疑問

Q1. 初學者比較適合使用哪一個？

A：
PyTorch 通常更適合初學者。

• 原因一：語法接近 Python，結構簡單、直觀，容易理解。
• 原因二：動態計算圖讓除錯與測試更靈活，適合學習與實驗。

TensorFlow 也提供高階 API（如 Keras），對初學者友善，但若需要進行底層控制，則需較多經驗。

Q2. 哪一個比較適合用於商業應用？

A：
TensorFlow 更適合商業用途。

• 原因一：具有良好的擴展性與高效能，能支援大型系統部署。
• 原因二：透過 TensorFlow Serving 與 TensorFlow Lite，可輕鬆部署至雲端與行動裝置。

PyTorch 近期也提供 TorchServe 等部署工具，但在企業級規模與成熟度上仍略遜一籌。

Q3. 哪一個的訓練速度比較快？

A：
訓練速度會依任務與資料集而異，但大致特性如下：

• TensorFlow： 採用靜態計算圖，可事先最佳化運算流程，特別適合大型資料集與分散式訓練。支援 TPU 可提升效能。
• PyTorch： 採用動態計算圖，雖然在大規模下略慢，但非常適合快速測試與小型實驗。

總結：

• 若追求高效能與擴展性，建議使用 TensorFlow。
• 若強調靈活性與快速試錯，PyTorch 更加適合。

Q4. 模型部署方式有什麼差異？

A：
TensorFlow 的部署方式：

• 使用 TensorFlow Serving 可快速佈署至雲端或伺服器。
• 透過 TensorFlow Lite，可部署至行動或邊緣設備。

PyTorch 的部署方式：

• 使用 TorchServe 可建置 Web API 提供模型推論。
• 搭配 ONNX 轉換工具，可整合至其他平台。

總結：

• 需要行動端或嵌入式設備支援者，TensorFlow 是最佳選擇。
• 需要部署於網頁或雲端 API 小型應用，PyTorch 也能勝任。

Q5. 哪一個比較適合研究開發？

A：
PyTorch 更適合研究用途。

• 原因一：動態計算圖讓模型可靈活調整與除錯。
• 原因二：在許多研究論文中被廣泛使用，擁有大量新技術的實作範例。

不過，若計劃從研究階段過渡到商業產品，TensorFlow 也具備良好支援與擴展能力。

Q6. 模型客製化哪個比較方便？

A：
PyTorch 在模型客製化方面表現優異。

• 動態圖機制讓你能在執行過程中自由修改模型架構。
• 語法簡潔、接近原生 Python，編寫靈活又直觀。

TensorFlow 也支援高度自定義，但多數情況下需重新定義模型結構，彈性相對較低。

Q7. 哪一個有更多中文學習資源？

A：
TensorFlow 擁有較多的中文學習資源。

• 官方與社群提供大量中文教學、書籍與影片。
• 許多線上課程與部落格文章針對新手教學。

PyTorch 的中文資源近年逐漸增加，但整體量仍稍低於 TensorFlow。

8. 總結 – 如何選擇最適合自己的框架？

本文深入比較了 TensorFlow 與 PyTorch 的特點與差異，並根據實際應用情境提供了選擇建議。以下將重點整理，協助你快速做出適合自己的決策。

8.1 適合選擇 TensorFlow 的情境

1. 開發商業應用或大規模系統

• 具備高擴展性與效能，適合企業級應用。
• 可搭配 TensorFlow Serving 與 Lite 平台進行雲端與行動部署。

2. 構建輕量模型並部署至行動或 IoT 裝置

• TensorFlow Lite 提供優化功能，適用於低資源設備。

3. 重視學習資源與文件支援

• 中文文件與教學資源豐富，入門門檻低。

8.2 適合選擇 PyTorch 的情境

1. 重視靈活開發與研究用途

• 動態計算圖便於試錯與測試，非常適合研發與實驗。

2. 需快速實作最新演算法或技術

• 語法簡潔直觀，適合快速實作與測試。

3. 用於學術研究或小型專案試驗

• 廣泛被研究社群採用，具備眾多範例與學術引用。

8.3 核心比較一覽

8.4 學習建議

選擇 TensorFlow 的讀者：

• 官方文件： 請參閱 TensorFlow 官方網站
• 教學影片： 可使用 Google Colab 練習並搭配教學課程。

選擇 PyTorch 的讀者：

• 官方文件： 參考 PyTorch 官方網站 中的範例程式碼。
• 參與社群： 建議加入 GitHub 與 Stack Overflow 互動學習。

8.5 結語

TensorFlow 與 PyTorch 各自擁有強大功能，並適合不同應用場景：

• TensorFlow： 適合商業部署與大規模系統建構。
• PyTorch： 適合重視靈活性與研究創新的使用者。

請根據自身的需求與專案性質，選擇最適合的框架，並持續提升您的 AI 與機器學習技能。

讓我們從執行第一個程式碼範例開始，踏出 AI 開發的第一步吧！