Keras x PyTorch

Atualmente, tanto Keras quanto PyTorch são amplamente utilizados na comunidade de aprendizado profundo, mas PyTorch tem ganhado mais popularidade nos últimos anos, especialmente em ambientes de pesquisa e desenvolvimento. Em 2024 e 2025, PyTorch tem sido preferido por muitos pesquisadores e desenvolvedores devido à sua flexibilidade e facilidade de uso. (1, 2)

Comparação de Popularidade

• PyTorch: Desenvolvido pelo Facebook's AI Research lab, PyTorch é conhecido por suas redes neurais dinâmicas e facilidade de depuração, o que o torna popular em ambientes de pesquisa (1, 2). Ele também tem uma forte comunidade de suporte e é amplamente utilizado em publicações acadêmicas.
• Keras: Originalmente desenvolvido por François Chollet, Keras é uma API de alto nível que se tornou a API oficial de TensorFlow a partir da versão 2.0 (1). Keras é conhecido por sua simplicidade e facilidade de uso, o que o torna ideal para iniciantes e para prototipagem rápida (2).

Uso em Produção

• PyTorch: Favorecido em ambientes de pesquisa e prototipagem rápida devido à sua flexibilidade e controle sobre os detalhes de baixo nível (3).
• Keras: Amplamente utilizado em ambientes de produção, especialmente quando integrado com o ecossistema TensorFlow, facilitando a transição de pesquisa para produção (3).

Ambas as bibliotecas têm suas vantagens e são escolhidas com base nas necessidades específicas do projeto e nas preferências dos desenvolvedores. Se precisar de mais detalhes sobre como escolher entre Keras e PyTorch para seu projeto, estou aqui para ajudar!

Referências

[1]. UnfoldAI

[2]. DataCamp

[3]. Restackio

06/03/2025