Melihat kembali dari tahun 2025, lanskap kerangka kerja pembelajaran mesin telah mengalami transformasi dramatis yang sedikit orang bisa prediksi hanya enam tahun lalu. Diskusi komunitas mengungkapkan kisah menarik tentang bagaimana preferensi penelitian beralih secara tegas dari TensorFlow ke PyTorch, dengan implikasi yang bertahan lama baik untuk pembelajaran mesin akademis maupun industri.
 |
|---|
| Grafik ini mengilustrasikan dominasi PyTorch yang semakin meningkat dibandingkan TensorFlow dalam penyebutan penelitian dari tahun 2017 hingga 2020 |
Eksodus Peneliti dari TensorFlow
Titik baliknya terjadi sekitar tahun 2017-2019, ketika para peneliti mulai meninggalkan TensorFlow dalam apa yang digambarkan seorang komentator sebagai berbondong-bondong beralih ke PyTorch. Ini bukan hanya pergeseran preferensi kecil—ini adalah migrasi massal yang didorong oleh perbedaan mendasar dalam pengalaman pengembang. Para peneliti menemukan bahwa grafik komputasi statis TensorFlow, manajemen sesi, dan penentuan cakupan variabel yang kompleks menciptakan gesekan yang tidak perlu untuk pembuatan prototipe dan eksperimen yang cepat.
TensorFlow adalah kekacauan bergaya Google yang terlalu di-overengineer dan mereka terus-menerus membuat perubahan yang merusak. Semua pembuatan grafik dan penjalanan sesi terlalu kompleks, dengan terlalu banyak keadaan global dan berbagi variabel yang rumit serta didasarkan pada penamaan dan cakupan variabel dan cakupan nama dan seterusnya.
Pengalaman debugging terbukti sangat menentukan. Mode eksekusi eager PyTorch memungkinkan peneliti menggunakan alat debugging Python standar dan memeriksa tensor secara langsung, sementara pendekatan berbasis grafik TensorFlow membuat debugging terasa seperti mendebug program yang dikompilasi tanpa kode sumber. Alur kerja pengembangan yang intuitif ini mempercepat siklus penelitian dan membuat PyTorch sangat menarik untuk lingkungan akademis di mana iterasi cepat sangat penting.
 |
|---|
| Grafik ini menunjukkan tren penyebutan unik istilah-istilah yang terkait dengan PyTorch dan TensorFlow antara tahun 2017 dan 2020 |
Mengapa PyTorch Memenangkan Hati Para Peneliti
Tiga faktor kunci mendorong dominasi penelitian PyTorch: kesederhanaan, desain Pythonic, dan grafik komputasi dinamis. Kerangka kerja ini terasa seperti menulis kode numpy yang lugas daripada mempelajari paradigma baru yang kompleks. Para peneliti dapat fokus pada model dan eksperimen mereka daripada melawan kompleksitas kerangka kerja. API Python-nya alami dan dapat diprediksi, tidak seperti antarmuka TensorFlow yang terkadas terasa lebih dirancang berdasarkan intuisi seperti yang dicatat artikel asli tahun 2019.
Pertimbangan kinerja juga berperan, meskipun tidak dengan cara yang banyak diharapkan. Sementara TensorFlow awalnya menjanjikan kinerja yang lebih baik melalui optimisasi grafik statis, grafik dinamis PyTorch terbukti efisien secara mengejutkan. Yang lebih penting, perbedaan kinerja jarang menjadi masalah selama fase penelitian di mana kecepatan eksperimen mengalahkan efisiensi komputasi mentah. Para peneliti lebih menghargai kemampuan untuk menguji ide dengan cepat daripada memeras persentase terakhir dari utilisasi GPU.
Pembeda Utama Framework
- PyTorch: Graf komputasi dinamis, debugging native Python, ramah untuk riset
- TensorFlow: Perangkat produksi yang kuat, dukungan enterprise, TensorFlow Lite untuk embedded
- JAX: Paradigma pemrograman fungsional, paralelisme yang sangat baik, populer di lab skala besar
Tanggapan Industri dan Lanskap Saat Ini
Menariknya, preferensi penelitian untuk PyTorch akhirnya mempengaruhi adopsi industri. Sementara TensorFlow mempertahankan dukungan perusahaan yang kuat dan peralatan produksi, PyTorch mengembangkan kemampuan produksinya sendiri melalui fitur-fitur seperti TorchScript. Persepsi bahwa PyTorch biasanya hanya baik untuk industri berdasarkan pertimbangan kinerja dari diskusi tahun 2019 telah sepenuhnya terpatahkan.
Saat ini, lanskap kerangka kerja semakin berkembang dengan munculnya JAX sebagai pesaing, terutama di lingkungan pelatihan skala besar. Seperti yang dicatat seorang komentator, JAX cukup populer di banyak lab di luar Google yang melakukan pelatihan skala besar, karena hingga baru-baru ini ergonomi paralelisme jauh lebih baik. Namun, PyTorch mempertahankan dominasi penelitiannya sambil terus memperluas kemampuan produksinya.
Linimasa Adopsi Framework (2017-2025)
- 2017: PyTorch mulai mendapat daya tarik di dunia riset
- 2018: Makalah penelitian menunjukkan dominasi PyTorch
- 2019: TensorFlow 2.0 berusaha mengejar ketertinggalan dengan mode eager
- 2020-2022: PyTorch memperkuat dominasi di bidang riset
- 2023-Sekarang: JAX muncul untuk pelatihan skala besar, PyTorch memperluas kemampuan produksi
Pelajaran untuk Pengembangan Kerangka Kerja Masa Depan
Kisah PyTorch-TensorFlow menawarkan pelajaran berharga bagi para perancang kerangka kerja. Pengalaman pengembang lebih penting daripada keunggulan teoretis—grafik statis TensorFlow menjanjikan kinerja yang lebih baik tetapi menciptakan terlalu banyak gesekan. Momentum komunitas sangatlah kuat—begitu para peneliti mulai berbagi kode dan tutorial PyTorch, efek jaringan mempercepat adopsi. Dan mungkin yang paling penting, tidak ada keunggulan yang permanen—bahkan dengan sumber daya Google, TPU, dan pemasaran yang sempurna, seperti yang diamati seorang komentator, orang-orang Anda sendiri akan memisahkan diri dan mengambil alih pasar.
Persaingan kerangka kerja berlanjut hingga hari ini, tetapi preferensi komunitas penelitian untuk alat yang intuitif dan asli Python tampaknya telah mapan. Pergeseran yang dimulai pada tahun 2017-2019 telah secara permanen membentuk bagaimana penelitian pembelajaran mesin dilakukan dan bagaimana temuan dibagikan di seluruh komunitas AI global.