Der Stand 2024+
Die Deep Learning Landschaft hat sich verändert. Vor 5 Jahren war TensorFlow der klare Marktführer. Heute dominiert PyTorch in Forschung und LLM-Entwicklung.
Die Zahlen sprechen für sich:
- ~80% der ML-Paper auf arXiv nutzen PyTorch
- Alle großen LLMs (GPT, Llama, Mistral) sind in PyTorch
- Hugging Face Transformers: PyTorch-first
Wann PyTorch?
PyTorch ist die richtige Wahl, wenn:
- Du mit LLMs oder Transformern arbeitest
- Du Forschung betreibst oder Paper implementierst
- Du schnell prototypen willst
- Du Debugging wie in normalem Python brauchst
- Du das Hugging Face Ökosystem nutzt
Wann TensorFlow?
TensorFlow ist die richtige Wahl, wenn:
- Du auf Mobile/Edge deployen willst (TF Lite)
- Du in einem Google Cloud Umfeld arbeitest
- Du bestehenden TensorFlow-Code hast
- Du Keras für schnelles Prototyping nutzen willst
- Du TFX für ML-Pipelines brauchst
Code-Vergleich
Einfaches Netz in PyTorch
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
return self.fc2(x)
model = Net()Gleiches Netz in TensorFlow/Keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(10)
])Fazit: Keras ist kompakter für einfache Modelle. PyTorch ist flexibler für komplexe Architekturen.
Migration
Falls du wechseln musst:
PyTorch → TensorFlow:
- Export als ONNX, Import in TF
- Oder: Modell in Keras neu implementieren
TensorFlow → PyTorch:
- Export als ONNX, Import in PyTorch
- Oder: Mit Hugging Face Transformers (viele Modelle in beiden Frameworks)