Пользовался ли библиотеками для глубокого обучения

Пользовался ли библиотеками для глубокого обучения

Абсолютно да. За 10+ лет в ML/DS я работал практически со всеми основными фреймворками для глубокого обучения. Вот мой опыт:

TensorFlow / Keras

Когда начинал — TensorFlow был доминирующей библиотекой. Писал на TensorFlow 1.x с низкоуровневым API, потом мигрировал на Keras, когда он стал стандартом.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Классический Conv2D модель для классификации изображений
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, 3, activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D(2),
    keras.layers.Conv2D(64, 3, activation="relu"),
    keras.layers.MaxPooling2D(2),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)

Плюсы: мощный, много готовых слоёв, production-ready, интеграция с TensorFlow Serving Минусы: медленнее PyTorch, более громоздкий код

PyTorch

Переехал на PyTorch примерно 5-7 лет назад. Сейчас это мой основной инструмент.

import torch
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam

class CNNClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(x)

model = CNNClassifier()
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# Training loop
for epoch in range(10):
    outputs = model(train_images)
    loss = criterion(outputs, train_labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

Плюсы: intuitive, отличный для research, гибкий, быстро развивается Минусы: меньше готовых решений чем TensorFlow, deployment сложнее

Специализированные библиотеки

Transformers (Hugging Face) — огромное значение в моей работе. Трансформеры захватили NLP и Computer Vision:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

text = "This movie is amazing!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)

FastAI — выше уровня PyTorch, super productive для быстрого прототипирования

YOLO / OpenCV — Computer Vision проекты (детектирование объектов)

XGBoost / LightGBM — для табулярных данных (не глубокое обучение, но важно)

Опыт в продакшене

• Развернул модели на TensorFlow Serving (микросервисы, высокая нагрузка)
• Оптимизировал ONNX для edge devices
• Масштабировал обучение на GPU кластерах (NVIDIA, AWS)
• Использовал Ray для распределённого обучения

Выводы

Лучшая стратегия сейчас:

1. PyTorch для исследований и экспериментов
2. Transformers + Hugging Face для NLP/Vision современных задач
3. TensorFlow/Keras если нужен production на корпоративном уровне
4. FastAI для быстрого прототипирования и обучения

Я комфортабелен со всеми и выбираю в зависимости от задачи.