Part 16: TensorFlow vs PyTorch

Pertarungan Dua Raksasa Framework

1. Pilih Mana?

Jika Anda ingin belajar Deep Learning, Anda harus memilih salah satu dari dua framework ini. Keduanya hebat, tapi pendekatannya berbeda.

TensorFlow

Google

Industri & Production: Sangat matang untuk deployment (TFX, TF Serving).
Keras API: Sangat mudah untuk pemula.
Static Graph (Dulu): Efisien tapi susah di-debug (Versi 2.0+ sudah Eager Execution).

PyTorch

Meta (Facebook)

Riset & Akademis: Dominan di paper-paper terbaru (Arxiv).
Dynamic Graph: Pythonic & mudah di-debug seperti kode Python biasa.
HuggingFace: Mayoritas model Transformer dibuat di PyTorch.

2. Perbandingan Kode

Membuat Neural Network sederhana.

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy')

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return F.softmax(self.fc2(x), dim=1)

Mana yang Harus Saya Pelajari?

Saran: Mulai dengan TensorFlow (Keras) jika ingin cepat membuat produk. Gunakan PyTorch jika ingin melakukan riset atau modifikasi arsitektur yang kompleks. Untuk training gratis, gunakaan Google Colab.

Lanjut ke Part 17: Google Colab Guide

Part 15: Explainability Lanjut ke Part 17: Google Colab