PyTorch o TensorFlow? Uno studio fa il punto della situazione

Nel mondo delle tecnologia si combattono spesso guerre di software o di standard, come le guerre dei browser, le guerre delle console per videogiochi o le guerre dei sistemi operativi (e scrive uno che ha vissuto la guerra VHS/Betamax, finendo peraltro nello schieramento perdente).

Nel mondo del machine learning si sta consumando un conflitto analogo, combattuto fra TensorFlow e PyTorch, due framework contendenti. Entrambi gratuiti, entrambi open source, il primo sviluppato da Google nel 2015 su un precedente lavoro partito nel 2011, mentre il secondo è stato rilasciato da Facebook nel 2016 (anche se la beta è del 2017), basandosi però su un software del 2002 dei ricercatori Collobert, Kavukcuoglu e Farabet, chiamato semplicemente Torch.

Ora un ricercatore della Cornell University ha messo insieme alcune statistiche per cercare di capire quale sia il trend e chi stia vincendo la guerra dei framework di machine learning.

A quanto pare dopo un’iniziale egemonia di TensorFlow, grazie anche all’anno e mezzo di anticipo con cui è uscito, ora è PyTorch che sta vivendo il suo momento magico. TensorFlow resta forte nell’industria (probabilmente a causa dei ricercatori che nel frattempo sono migrati dentro le grandi aziende e continuano a usarlo, anche se i malumori sono sempre più frequenti), mentre PyTorch è il framework preferito da chi ancora oggi fa ricerca fuori dalle aziende.

Per una panoramica completa potete leggere lo studio qui: The State of Machine Learning Frameworks in 2019

Luca Sambucci lavora da oltre trent'anni nella cybersecurity, occupandosi oggi di sicurezza dell'intelligenza artificiale o AI Security. Ha collaborato come esperto con il Governo italiano, la Commissione europea, il Centro Comune di Ricerca e l'Agenzia Europea per la Difesa. È fondatore di Noctive Security, startup che sviluppa software automatizzati di red teaming per LLM e agenti AI. Questo blog è personale e le opinioni espresse appartengono ai singoli autori.