Artikel ini akan membahas bagaimana perbandingan dari tiga kerangka deep learning terpopuler yaitu : Keras vs TensorFlow vs Pytorch. Dengan membandingkan kerangka kerja maka akan memudahkan kita untuk memilih kerangka kerja mana yang terbaik dan sesuai dengan proyek yang sedang dikembangkan.
Section Artikel
Keras adalah Application Programming Interface (API) jaringan saraf tingkat tinggi yang ditulis dalam Python. Library jaringan saraf yang bersifat open source ini dirancang untuk memberikan eksperimen cepat dengan jaringan saraf yang dalam, dan dapat berjalan di atas CNTK, TensorFlow, dan Theano.
Keras berfokus untuk menjadi modular, user friendly, dan bersifat extensible. Kerangka kerja ini tidak menangani komputasi tingkat rendah namun sebaliknya, akan menyerahkan tugas tersebut ke library lain yang disebut Backend.
Keras diadopsi dan diintegrasikan ke dalam TensorFlow pada pertengahan 2017. Pengguna dapat mengaksesnya melalui modul tf.keras. Namun, library Keras masih dapat beroperasi secara terpisah dan mandiri.
TensorFlow adalah end-to-end kerangka kerja deep learning yang bersifat open source yang dikembangkan oleh Google dan dirilis pada tahun 2015. Kerangka kerja ini dikenal untuk dukungan dokumentasi dan pelatihan, opsi produksi dan proses deploy yang dapat diskalakan, multiple abstraction level, dan mendukung beberapa platform yang berbeda, seperti Android.
TensorFlow adalah pustaka matematika simbolis yang digunakan untuk jaringan saraf dan paling cocok untuk pemrograman data flow di berbagai tugas. Kerangka kerja ini menawarkan beberapa tingkat abstraksi untuk model building dan training.
Dengan perkembangan yang menjanjikan dan berkembang pesat di dunia deep learning, TensorFlow menawarkan ekosistem di berbagai komunitas, library, dan tools yang fleksibel dan komprehensif serta memfasilitasi dalam membangun dan menyebarkan aplikasi machine learning.
Pytorch adalah kerangka deep learning yang relatif baru berbasis Torch. Dikembangkan oleh grup penelitian AI Facebook dan bersifat open source di GitHub pada tahun 2017, kerangka kerja ini digunakan untuk natural language processing applications. Pytorch memiliki reputasi untuk kesederhanaan, kemudahan penggunaan, fleksibilitas, penggunaan memori yang efisien, dan grafik komputasi dinamis. Kerangka kerja ini juga mendukung untuk membuat pengkodean menjadi lebih mudah dikelola dan meningkatkan kecepatan pemrosesan.
Berikut adalah perbandingan antara Keras vs Pytorch vs TensorFlow.
| Parameter | Keras | Pytorch | TensorFlow |
| API Level | Tinggi | Rendah | Tinggi dan Rendah |
| Arsitektur | Sederhana, ringkas, mudah untuk dibaca | Kompleks, kurang mudah untuk dibaca | Tidak mudah untuk digunakan |
| Dataset | Dataset yang kecil | Dataset yang besar, kinerja tinggi | Dataset yang besar, kinerja tinggi |
| Debugging | Jaringan sederhana, sehingga proses debugging tidak sering diperlukan | Kemampuan debugging yang baik | Sulit untuk melakukan debugging |
| Apakah memiliki model pelatihan ? | Ya | Ya | Ya |
| Popularitas | Paling populer | Ketiga terpopuler | Kedua terpopuler |
| Kecepatan | Kinerja lambat dan rendah | Cepat, berkinerja tinggi | Cepat, berkinerja tinggi |
| Ditulis dalam Bahasa | Python | Lua | C++, CUDA, Python |