PyTorch vs TensorFlow в 2025 году: какую рамку выбрать?

PyTorch и TensorFlow по-прежнему лидируют в мире глубокого обучения, но к 2025 году их различия сократились, поскольку обе экосистемы перенимают лучшие идеи друг у друга. Ниже — сводка по ключевым аспектам: удобство разработки, производительность, деплой и экосистема.

Удобство разработки и рабочие процессы

PyTorch сделал ставку на динамическую модель вычислений (define-by-run), близкую к обычному Python-коду. Архитектура вокруг torch.nn.Module способствует модульности и объектно-ориентированному дизайну, а явные тренировочные циклы дают полный контроль над процессом. Исследователи ценят такую гибкость и простоту отладки.

TensorFlow эволюционировал от строгих статических графов к eager execution в версии 2.x и глубокой интеграции Keras. Высокоуровневые API вроде tf.keras.Model и удобные методы типа model.fit() сокращают шаблонный код и ускоряют разработку типичных задач. Для крайне кастомных процедур обучения иногда требуется опускаться на низкоуровневые API или использовать @tf.function для компиляции графа, что может затруднить отладку.

Производительность: обучение, инференс и память

Результаты бенчмарков неоднозначны. PyTorch часто показывает более высокую пропускную способность на больших моделях и наборах данных благодаря эффективному управлению памятью и оптимизациям CUDA. На очень мелких входах TensorFlow иногда выигрывает за счет меньших накладных расходов, однако по мере роста входных данных преимущество смещается в пользу PyTorch.

Для инференса с малыми батчами PyTorch нередко даёт более низкую задержку в некоторых задачах классификации изображений, тогда как статические графы TensorFlow исторически давали преимущество в деплое. Тем не менее TorchScript и поддержка ONNX у PyTorch уменьшили разрыв.

По поведению с памятью PyTorch оценивают за гибкость при динамических архитектурах и больших тензорах, в то время как TensorFlow по умолчанию может предварительно выделять память GPU, что иногда приводит к фрагментации в мультипроцессных сценариях. Оба фреймворка предлагают средства тонкой настройки и эффективно поддерживают распределённое обучение. TensorFlow сохраняет сильные позиции в интеграции с TPU и некоторых больших развертываниях, но DDP в PyTorch масштабируется эффективно, что сводит практический разрыв к минимуму.

Экосистема для деплоя

TensorFlow предоставляет зрелый стек для деплоя: TensorFlow Lite для мобильных и edge-устройств, TensorFlow.js для браузера, TensorFlow Serving для серверов и TensorFlow Lite Micro для микроконтроллеров. Эти инструменты делают TensorFlow привлекательным выбором для мобильных, веб и TinyML проектов.

PyTorch также продвинулся в сторону продакшна: PyTorch Mobile для Android/iOS, TorchServe для серверного хостинга и экспорт в ONNX для кросс-платформенного запуска через ONNX Runtime. Появление Keras 3 и поддержки нескольких бэкендов дополнительно размывает границы между экосистемами.

Сообщество, кейсы и применения

PyTorch лидирует в академии и в публикациях по новым моделям, чему способствуют библиотеки сообщества и интеграции вроде Hugging Face Transformers и PyTorch Geometric. Поддержка сообществ и развитие под управлением фондов повышают устойчивость экосистемы.

TensorFlow сохраняет сильные позиции в индустрии с официальными библиотеками для задач зрения, NLP и вероятностного моделирования, а также инструментами для MLOps, такими как TFX и TensorFlow Hub. В промышленности TensorFlow часто выбирают за целостность инфраструктуры, тогда как PyTorch предпочитают для исследовательских и экспериментальных задач.

Как сделать выбор в 2025 году

Универсального ответа нет. Если важны гибкость, быстрая прототипировка и удобство отладки — склоняйтесь к PyTorch. Если первичны масштабируемые продакшн-пайплайны, мобильный и веб-деплой или интегрированные MLOps — TensorFlow будет сильным кандидатом. В большинстве случаев выбор определяется требованиями проекта, навыками команды и целевыми платформами. Конкуренция и взаимозаменяемость фреймворков полезны для всего сообщества, так как дают больше вариантов и упрощают перенос моделей между экосистемами.

Ресурсы

Для подробного изучения рекомендуем ознакомиться с исходной работой, гитхаб-репозиториями и учебными материалами, где собраны примеры, коды и ноутбуки.