IT General

Tensorflow vs Pytorch 2026

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Tensorflow vs Pytorch 2026 คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยสงสัยไหมว่าทำไม AI มันเก่งขึ้นทุกวัน? เบื้องหลังความฉลาดพวกนี้แหละคือ Framework ที่เราจะคุยกันวันนี้ นั่นคือ Tensorflow และ Pytorch ซึ่งเป็นเหมือนเครื่องมือสำคัญให้นักพัฒนาสร้างโมเดล AI ที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น สมัยผมทำร้านเน็ตฯ ยังไม่มีอะไรแบบนี้เลย ต้องเขียนโค้ดเองหมดทุกอย่าง คิดดูสิว่ามันยากขนาดไหน

ปี 2026 แล้ว AI มันแทรกซึมอยู่ในทุกวงการ ไม่ว่าจะเป็นการแพทย์ การเงิน การตลาด หรือแม้แต่เกมที่เราเล่นกันทุกวัน การเลือก Framework ที่ใช่จึงสำคัญมากๆ เพราะมันส่งผลต่อประสิทธิภาพ ความเร็ว และความง่ายในการพัฒนาโปรเจกต์ของเราโดยตรง

พื้นฐานที่ต้องรู้

ก่อนจะไปลุย Tensorflow กับ Pytorch เราต้องมีพื้นฐานกันก่อนนะ เหมือนเราจะสร้างบ้าน ก็ต้องมีอิฐมีปูนก่อนใช่ไหม

Python Programming

ทั้ง Tensorflow และ Pytorch ใช้ Python เป็นภาษาหลักในการพัฒนา ถ้าใครยังไม่เคยเขียน Python แนะนำให้ไปลองเล่นดูก่อนนะ มันง่ายกว่าที่คิดเยอะเลย

# ตัวอย่าง Python
def hello_world():
    print("Hello, World!")

hello_world()

Machine Learning Concepts

เข้าใจคอนเซ็ปต์พื้นฐานของ Machine Learning ด้วย เช่น Supervised Learning, Unsupervised Learning, และ Reinforcement Learning รวมถึง Algorithm ต่างๆ เช่น Linear Regression, Decision Tree, และ Neural Network

Linear Algebra และ Calculus

ไม่ต้องถึงกับต้องเป็นเทพคณิตศาสตร์ แต่ควรรู้จัก Matrix, Vector, Derivative, และ Gradient Descent เพราะมันเป็นพื้นฐานของการทำงานของโมเดล Machine Learning ทั้งหลาย

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

เอาล่ะ มาถึงส่วนที่น่าสนุกแล้ว เราจะมาดูกันว่า Tensorflow กับ Pytorch ใช้งานยังไง และเราจะเริ่มต้นยังไงได้บ้าง

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

ผมจะยกตัวอย่างง่ายๆ ให้เห็นภาพนะ สมมติว่าเราอยากจะสร้างโมเดลที่สามารถจำแนกรูปภาพแมวกับหมาได้

Tensorflow

Tensorflow จะเน้นการสร้าง Graph ของการคำนวณก่อน แล้วค่อยรัน Graph นั้นทีหลัง ทำให้บางครั้งอาจจะงงๆ นิดหน่อยสำหรับมือใหม่ แต่พอเข้าใจแล้วจะรู้ว่ามัน powerful มาก

# ตัวอย่าง Tensorflow (Keras API)
import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

Pytorch

Pytorch จะเน้นการรันคำสั่งแบบ Dynamic คือทำไปรันไป ทำให้ debug ง่ายกว่า และเข้าใจการทำงานของโมเดลได้ง่ายกว่า

# ตัวอย่าง Pytorch
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

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

net = Net()

สังเกตว่า Pytorch จะดูเป็น Python มากกว่า ทำให้คนที่คุ้นเคยกับ Python จะเข้าใจได้ง่ายกว่า

Data Preparation

ไม่ว่าจะเป็น Tensorflow หรือ Pytorch สิ่งที่สำคัญที่สุดคือข้อมูลที่เราจะใช้ Train โมเดล เราต้องเตรียมข้อมูลให้พร้อม และจัดรูปแบบให้ถูกต้องก่อนที่จะป้อนให้โมเดล

อย่าลืมแวะไปดูบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog นะ มีเคล็ดลับดีๆ อีกเยอะเลย

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

นอกจาก Tensorflow และ Pytorch แล้ว ยังมี Framework อื่นๆ อีกมากมายที่น่าสนใจ แต่สองตัวนี้ถือว่าเป็นตัวหลักที่คนนิยมใช้กันมากที่สุด

สมัยผมทำร้านเน็ตฯ เคยเจอเคสที่ลูกค้าอยากจะทำ AI แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไง ผมก็แนะนำให้ลอง Tensorflow หรือ Pytorch นี่แหละ เพราะ Community ใหญ่ Documentation ดี หาคนช่วยได้ง่าย

Feature	Tensorflow	Pytorch
Ease of Use	ปานกลาง (Keras API ช่วยได้เยอะ)	ง่ายกว่า
Debugging	ยากกว่า	ง่ายกว่า
Deployment	ดีกว่า (Tensorflow Serving)	ต้องเขียนเอง หรือใช้ Framework อื่นช่วย
Community	ใหญ่มาก	ใหญ่มาก
Dynamic vs Static Graph	Static (Default) / Dynamic (Eager Execution)	Dynamic

จะเห็นว่าแต่ละ Framework ก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป ขึ้นอยู่กับความถนัดและความต้องการของแต่ละคน

ถ้าอยากรู้เรื่อง IT เจ๋งๆ อีก ตามไปอ่านต่อได้ที่ SiamCafe Blog เลย

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ มาถึงส่วนที่พี่จะแชร์ประสบการณ์จริงที่สั่งสมมาเกือบ 30 ปีในวงการ IT สมัยทำร้านเน็ต SiamCafe นี่แหละ บอกเลยว่าเรื่องพวกนี้หาอ่านในตำราไม่ได้ ต้องเจอกับตัวเองล้วนๆ

เรื่อง Tensorflow กับ PyTorch เนี่ย มันไม่ใช่แค่เลือกอันไหนดีกว่ากัน แต่มันคือการเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับงานของเราที่สุดต่างหาก

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

1. เข้าใจ Data Pipeline สำคัญกว่า Model

สมัยก่อนตอนเริ่มทำ AI ใหม่ๆ พี่ก็บ้าพลังแต่จะหาโมเดลเทพๆ มาใช้ แต่สุดท้ายพบว่า Data Pipeline นี่แหละคือหัวใจหลัก ถ้าข้อมูลเราไม่สะอาด ไม่พร้อมใช้ ต่อให้โมเดลดีแค่ไหนก็พัง

ลองนึกภาพตามนะ น้องเอาขยะไปให้เชฟมิชลินทำอาหาร เขาจะทำได้ดีแค่ไหน? Data ก็เหมือนกัน ต้อง Clean ต้อง Transform ให้ดีก่อน

import pandas as pd

# ตัวอย่างการทำ Data Cleaning ด้วย Pandas
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna() # ลบ row ที่มีค่าว่าง
df = df[df['age'] > 0] # กรองอายุที่มากกว่า 0

2. Tensorboard/WandB เพื่อนแท้ของการ Train Model

สมัยก่อนพี่ Train Model ทีก็ต้องมานั่งจ้อง Console ดู Loss ลดไหม Performance เป็นยังไง โคตรเสียเวลา แถมพลาดอะไรไปเยอะ ตอนนี้มี Tensorboard (Tensorflow) กับ Weights & Biases (WandB) แล้ว ชีวิตง่ายขึ้นเยอะ

น้องๆ สามารถ Monitor การ Train ได้แบบ Real-time ดู Graph สวยๆ เปรียบเทียบ Experiment ต่างๆ ได้ง่ายมาก

3. อย่ามองข้าม Quantization และ Pruning

ถ้าเราจะเอา Model ไปใช้ใน Production โดยเฉพาะบนอุปกรณ์ Edge หรือ Mobile เนี่ย เรื่องขนาดและความเร็วสำคัญมาก Quantization กับ Pruning ช่วยลดขนาด Model และเพิ่มความเร็วในการ Inference ได้เยอะ

Quantization คือการลด Precision ของ Weight จาก 32-bit เป็น 8-bit ส่วน Pruning คือการตัด Weight ที่ไม่สำคัญออกไป ลองศึกษาดูนะ มีประโยชน์แน่นอน

4. เลือก Framework ตาม Ecosystem ที่ถนัด

Tensorflow เด่นเรื่อง Production Deployment มี Tensorflow Serving, Tensorflow Lite รองรับการ Deploy บน Cloud และ Edge ส่วน PyTorch ก็มาแรงเรื่อง Research มีเครื่องมือให้ลองเล่นเยอะแยะ

แต่สุดท้ายแล้ว เลือก Framework ที่น้องถนัดที่สุด Workflow ไหนที่น้องทำได้คล่องมือที่สุด อันนั้นแหละคือ Framework ที่ดีที่สุดสำหรับน้อง

FAQ คำถามที่พบบ่อย

Tensorflow หรือ PyTorch อันไหนเร็วกว่ากัน?

ตอบยากมาก! มันขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย ทั้ง Model, Hardware, Data Pipeline, Optimization Technique แต่โดยรวมแล้ว PyTorch อาจจะเร็วกว่านิดหน่อยในการ Train แต่ Tensorflow มี Tool ที่ช่วยให้ Deploy ได้ง่ายกว่า

ควรเริ่มเรียน Framework ไหนก่อนดี?

ถ้าเน้น Research พี่แนะนำ PyTorch เพราะ Flexibility สูง แต่ถ้าเน้น Production พี่แนะนำ Tensorflow เพราะ Ecosystem ครบกว่า แต่จริงๆ แล้ว เรียนอันไหนก่อนก็ได้ เรียนรู้อีกอันไม่ยากหรอก

จำเป็นต้องมี GPU แรงๆ ถึงจะ Train Model ได้ไหม?

ไม่จำเป็นเสมอไป! น้องสามารถใช้ Google Colab ฟรีๆ ได้ หรือจะเช่า Cloud GPU ก็ได้ ราคาไม่แพงมาก แต่ถ้าจะ Train Model ใหญ่ๆ บ่อยๆ มี GPU ส่วนตัวก็คุ้มกว่า

สมัยก่อนร้านเน็ตพี่ต้องลงเกมส์เป็นร้อยๆ เครื่อง การ์ดจอเนี่ยสำคัญสุดๆ

มี Course เรียน AI แนะนำไหม?

มีเยอะแยะเลย! ทั้ง Coursera, Udacity, edX หรือแม้แต่ YouTube ก็มี Content ดีๆ เพียบ ลองหา Course ที่เหมาะกับ Level ของตัวเองดูนะ ที่สำคัญคือต้องลงมือทำเยอะๆ อย่าแค่ดูเฉยๆ

SiamCafe Blog

สรุป

Tensorflow กับ PyTorch ต่างก็มีข้อดีข้อเสียของตัวเอง ไม่มี Framework ไหนดีที่สุดสำหรับทุกงาน สิ่งสำคัญคือ น้องต้องเข้าใจปัญหา เข้าใจ Data และเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

อย่ากลัวที่จะลองผิดลองถูก อย่าหยุดเรียนรู้ และที่สำคัญที่สุด สนุกไปกับมัน! เพราะโลกของ AI มันเปลี่ยนแปลงเร็วมาก เราต้อง Update ตัวเองอยู่เสมอ

ขอให้น้องๆ ทุกคนประสบความสำเร็จในการเดินทางในโลกของ AI นะครับ!

iCafeForex