TensorFlow ຫຼຼື PyTorch: ນັກສຶກສາຄວນເລືອກຮຽນອັນໃດ?

ສະບາຍດີນັກສຶກສາໄອທີ, ວິສະວະກຳຄອມພິວເຕີ ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດ (ມຊ) ແລະ ຜູ້ທີ່ສົນໃຈດ້ານ AI ທຸກຄົນ! ຖ້າທ່ານກຳລັງກຽມຫົວຂໍ້ບົດຈົບຊັ້ນທີ່ກ່ຽວກັບ Deep Learning ເຊັ່ນ: ການສ້າງໂມເດວພະຍາກອນລະດັບນ້ຳຂອງ, ໂປຣແກຣມວິເຄາະພະຍາດໃບກາເຟຢູ່ປາກຊ່ອງ ຫຼື ລະບົບກວດຈັບການສັນຈອນຢູ່ສີ່ແຍກໄຟແດງນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ — ທ່ານຄົງຈະຕ້ອງໄດ້ຕັດສິນໃຈເລືອກເຄື່ອງມືໃນການພັດທະນາ. ແລະ ແນ່ນອນວ່າທ່ານຈະພົບກັບສອງຊື່ຍັກໃຫຍ່ໃນວົງການນີ້ຄື: TensorFlow ແລະ PyTorch.

ແຕ່ລະເຄື່ອງມືລ້ວນແຕ່ມີຈຸດເດັ່ນຂອງຕົນເອງ, ແລ້ວໃນຖານະນັກສຶກສາທີ່ກຳລັງຮຽນຮູ້ ແລະ ກຽມຕົວສູ່ຕະຫຼາດແຮງງານໄອທີໃນລາວ, ທ່ານຄວນເລືອກຮຽນອັນໃດກ່ອນ? ມື້ນີ້ເຮົາຈະມາເຈາະເລິກຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງກັນ.

ຮູ້ຈັກກັບທັງສອງ Framework

• TensorFlow: ຖືກພັດທະນາໂດຍກູໂກລ (Google) ແລະ ເປັນໜຶ່ງໃນ Framework ທຳອິດໆທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມສູງສຸດ. ຈຸດເດັ່ນຄືການນຳໂມເດວໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງ (Production-ready). ມັນມີເຄື່ອງມືຍ່ອຍເຊັ່ນ: TensorFlow Lite ສຳລັບຝັງລົງໃນແອັບມືຖື ຫຼື ອຸປະກອນ IoT ເຊິ່ງເໝາະກັບການພັດທະນາໃຫ້ທຸລະກິດການຄ້າ (SMEs).
• PyTorch: ພັດທະນາໂດຍທີມ Meta (Facebook AI Research) ເຊິ່ງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງມະຫາສານໃນວົງການນັກຄົ້ນຄວ້າ, ປະລິນຍາໂທ ແລະ ຫ້ອງທົດລອງ. ດ້ວຍຮູບແບບທີ່ເປັນມິດກັບພາສາ Python (Pythonic) ເຮັດໃຫ້ການສ້າງ ແລະ ທົດລອງໂມເດວ (Prototyping) ສາມາດເຮັດໄດ້ໄວ ແລະ ເຂົ້າໃຈງ່າຍ.

ຄວາມແຕກຕ່າງຫຼັກທີ່ນັກສຶກສາຕ້ອງຮູ້

ໃນລະດັບການຂຽນໂປຣແກຣມ, ມັນມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ຊັດເຈນໃນເລື່ອງຂອງສະຖາປັດຕະຍະກຳ (Architecture) ດັ່ງນີ້:

ຮູບແບບການສ້າງ Graph (Computation Graph)

ໃນເບື້ອງຫຼັງ, ໂມເດວ Deep Learning ທັງໝົດແມ່ນການຄຳນວນທາງຄະນິດສາດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນເປັນ Graph.

• PyTorch ໃຊ້ຮູບແບບ Dynamic Graph: ໝາຍຄວາມວ່າ Graph ຈະຖືກສ້າງຂຶ້ນມາໃນຂະນະທີ່ແລ່ນໂຄດ (On-the-fly execution). ຖ້າມີ Error (ບັກ) ມັນຈະແຈ້ງເຕືອນໃນແຖວທີ່ຜິດປົກກະຕິທັນທີ, ເຮັດໃຫ້ Debug ໄດ້ງ່າຍຄືກັບການຂຽນໂຄດ Python ທົ່ວໄປ.
• TensorFlow (ເດີມ) ໃຊ້ Static Graph: ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຜູ້ຂຽນຕ້ອງສ້າງ Graph ໃຫ້ສຳເລັດກ່ອນ ແລ້ວຈຶ່ງສົ່ງຂໍ້ມູນ (Tensor) ເຂົ້າໄປແລ່ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນ TensorFlow 2.0 ໄດ້ມີການປັບປຸງມາໃຊ້ Eager Execution ແລ້ວ, ແຕ່ໂຄງສ້າງເລິກໆບາງຈຸດກໍຍັງມີຄວາມຊັບຊ້ອນກວ່າເລັກນ້ອຍ.

ການນຳໃຊ້ Keras API

TensorFlow ໄດ້ຮວມເອົາ Keras (API ລະດັບສູງທີ່ເຮັດໃຫ້ການຂຽນໂຄດສັ້ນລົງ) ມາເປັນມາດຕະຖານ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສ້າງໂມເດວມາດຕະຖານໄວໆ (ເຊັ່ນ CNN, LSTM), Keras ໃນ TensorFlow ຈະເຮັດໃຫ້ສຳເລັດໄດ້ໃນບໍ່ຈັກແຖວ.

ຕົວຢ່າງ Code: ປຽບທຽບການຂຽນຊັ້ນ Neural Network ງ່າຍໆ

ລອງມາເບິ່ງວິທີການສ້າງຊັ້ນເຄືອຂ່າຍ (Linear Layer/Dense Layer) ແບບພື້ນຖານໃນທັງສອງ Framework ເພື່ອໃຫ້ເຫັນພາບລວມຂອງ Syntax:

ຕົວຢ່າງສຳລັບ PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

# ສ້າງໂມເດວແບບເນັ້ນ Object-Oriented (OOP)
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        # ສ້າງຊັ້ນ Linear ຮັບ 10 input, ປ່ອຍ 1 output
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        # ນຳໃຊ້ ReLU Activation
        return torch.relu(self.fc(x))

model = SimpleModel()
x = torch.randn(5, 10) # ຂໍ້ມູນຈຳລອງ 5 ແຖວ
output = model(x)
print(output)

ຕົວຢ່າງສຳລັບ TensorFlow (ດ້ວຍ Keras):

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# ສ້າງໂມເດວແບບ Sequential (ລຽງຊັ້ນຕໍ່ກັນ) ທີ່ກະທັດຮັດ
model = Sequential([
    Dense(1, activation='relu', input_shape=(10,))
])

x = tf.random.normal((5, 10)) # ຂໍ້ມູນຈຳລອງ 5 ແຖວ
output = model(x)
print(output)

ຈະເຫັນໄດ້ວ່າ TensorFlow(Keras) ມີຄວາມກະທັດຮັດສຳລັບໂມເດວພື້ນຖານ, ໃນຂະນະທີ່ PyTorch ເນັ້ນການກຳນົດໂຄງສ້າງ ແລະ ຂະບວນການ Forward Pass ທີ່ຊັດເຈນເພື່ອງ່າຍຕໍ່ການປັບແຕ່ງ (Customization).

ຂໍ້ແນະນຳສຳລັບການເຮັດໂປຣເຈັກໃນລາວແຕ່ລະປະເພດ

1. ນຳໃຊ້ PyTorch ສຳລັບໂປຣເຈັກຄົ້ນຄວ້າ ແລະ AI ພາສາລາວ (NLP): ຖ້າທ່ານກຳລັງເຮັດບົດກ່ຽວກັບການແປພາສາລາວເປັນອັງກິດ ຫຼື ວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ (Sentiment Analysis) ຈາກຂໍ້ຄວາມໃນ Facebook ຊ່ວງງານບຸນທາດຫຼວງ, PyTorch ຈະຕອບໂຈດຫຼາຍກວ່າ. ຫໍສະໝຸດ (Libraries) ດັງໆເຊັ່ນ Hugging Face Transformers ມັກຈະອັບເດດໂມເດວໃໝ່ໆເທິງ PyTorch ກ່ອນໝູ່.

2. ນຳໃຊ້ TensorFlow ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນການຄ້າ (Startups & SMEs): ຖ້າເປົ້າໝາຍແມ່ນການສ້າງແອັບເພື່ອໃຫ້ຄົນລາວໃຊ້ຕົວຈິງ (ເຊັ່ນ: ແອັບກວດພະຍາດເຂົ້າສຳລັບຊາວກະສິກອນ, ຫຼື ແອັບສະແກນເອກະສານ) ໂດຍການຝັງໂມເດວໃນ Android/iOS ເພື່ອບໍ່ຕ້ອງເພິ່ງພາອິນເຕີເນັດຕະຫຼອດເວລາ, TensorFlow Lite ແມ່ນມີລະບົບນິເວດການເຮັດວຽກທີ່ແໜ້ນໜາ ແລະ ຊ່ວຍໃຫ້ການຮ່ວມມືກັບທີມພັດທະນາແອັບ (Mobile Developers) ໄດ້ຢ່າງຄ່ອງແຄ້ວ.

Key Takeaways (ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່)

• ເລືອກ PyTorch ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສຶກສາຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ເນັ້ນງານຄົ້ນຄວ້າທີ່ຊັບຊ້ອນ ແລະ ຕ້ອງການການອ່ານໂຄດທີ່ເປັນທຳມະຊາດແບບ Python.
• ເລືອກ TensorFlow ຖ້າເປົ້າໝາຍຫຼັກແມ່ນການນຳໂມເດວໄປເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບເຊີບເວີ (API deployment) ຫຼື ຝັງລົງອຸປະກອນ IoT ແລະ ແອັບສະມາດໂຟນ.

ສະຫຼຸບ

ສຳລັບນັກສຶກສາມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງຊາດ (ມຊ), ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ PyTorch ອາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈການເຮັດວຽກຂອງໂມເດວ Deep Learning ໄດ້ໃນມຸມມອງທີ່ເລິກເຊິ່ງ ແລະ ປັບແຕ່ງໂຄງສ້າງຕ່າງໆໄດ້ອິດສະຫຼະກວ່າ. ແຕ່ເມື່ອເຖິງເວລາທີ່ທ່ານຮຽນຈົບ ແລະ ກ້າວເຂົ້າສູ່ການເຮັດວຽກໃນບໍລິສັດພັດທະນາຊອບແວຍ໌ໃນລາວ, ການຮຽນຮູ້ຂະບວນການນຳໂມເດວໄປນຳໃຊ້ຈິງ (Deployment workflow) ຜ່ານ TensorFlow ຊີຊ່ວຍເປີດໂອກາດທາງອາຊີບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ທັງສອງ Framework ນີ້ຕ່າງກໍເປັນພຽງ “ເຄື່ອງມື”, ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດແມ່ນການເຂົ້າໃຈຫຼັກສູດຄະນິດສາດ ແລະ ໂຄງສ້າງການເຮັດວຽກຂອງເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ (Neural Networks) ຢ່າງແທ້ຈິງ, ເພາະເມື່ອທ່ານເຂົ້າໃຈແກ່ນແທ້ມັນແລ້ວ ການປ່ຽນໄປໃຊ້ Framework ໃດກໍບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຍາກອີກຕໍ່ໄປ.