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新智元報道

來源：Twitter等

作者：文強

【新智元導讀】Kears作者Fran?ois Chollet剛剛在Twitter貼出最近三個月在arXiv提到的深度學習框架，TensorFlow不出意外排名第一，Keras排名第二。隨後是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。

Keras作者Fran?ois Chollet剛剛在Twitter貼出一張圖片，是近三個月來arXiv上提到的深度學習開源框架排行：

TensorFlow排名第一，這個或許並不出意外，Keras排名第二，隨後是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。

Chollet在推文中補充，Kears的使用在產業界和整個數據科學圈中最佔主流，產業既包括大公司也包括創業公司。不過，在研究社區，Keras的份額要小很多。

這個統計結果是使用Google Search Index得到的。

這個排名讓人想起來之前Fran?ois Chollet曬的另外一次排名（時間範圍是2017年4月到7月，綜合Github上issue、fork、contributors等數據得到的活躍度），也是TensorFlow和Keras排名第一和第二。

不過，在Github的那次排名，MXNet、PyTorch的名次明顯上升。

針對近三個月來arXiv的深度學習框架排名結果，有人評論，他很遺憾Theano排名如此靠後，Theano是他的第一個框架。

深度學習的圖景總是在不斷變化，Theano是第一個被廣泛採用的深度學習框架，由Yoshua Bengio領導的MILA創建和維護。但2017年9月，MILA宣布將在2018年終止Theano的開發和維護。Theano的離開不禁讓人感慨，這也是第一個退出舞台的流行框架。

TensorFlow性能並非最優，為何如此受歡迎？粉絲團！

在過去的幾年裡，出現了不同的開源Python深度學習框架，TensorFlow就屬於其中典型，由谷歌開發和支持，自然引發了很大的關注。

但需要指出，根據香港香港浸會大學褚曉文教授團隊在2017年推出深度學習工具評測的研究報告《 基準評測 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三類流行深度神經網路上的表現（論文）》，TensorFlow的性能在有些時候表現並非最佳：

• 僅用一塊GPU，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表現更好；CNN上MXNet表現出色，尤其是在大型網路時；而Caffe和CNTK在小型CNN上同樣表現不俗；對於帶LSTM的RNN，CNTK速度最快，比其他工具好上5到10倍。

• 通過將訓練數據並行化，這些支持多GPU卡的深度學習工具，都有可觀的吞吐量提升，同時收斂速度也提高了。多GPU卡環境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可擴展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相當出色。

這一結果，反而凸顯出TensorFlow和谷歌強大的號召力，以及已經形成的生態圈的積極拉動影響。

在2017年初的這份報告中，褚曉文教授指出，硬體和軟體同樣重要，僅僅有硬體是不夠的，沒有好的軟體，硬體的效能發揮不出來，這也是為什麼今天有這麼多深度學習軟體，它們的性能有如此大的差異。

「Torch是很流行的軟體，2002年就有了，那時候還沒有深度學習。後來把深度學習做進去了。2014年就是Caffe，微軟2015年開源了CNTK，接下來谷歌也開源了他們相應的開發平台。第三行是它的粉絲數量，目前（2017年9月）TensorFlow的粉絲團是最龐大的，有6萬多個關注，相對來講，CNTK、Caffe加起來還沒有TensorFlow有影響力。最底下是開發平台的維護情況，隨著硬體的提升，新的演算法的提出，每個軟體都是要不斷的更新換代的，TensorFlow的更新是非常頻繁的，基本上每一兩個月就會有一個新的更新，代表著他們對軟體平台的投入。」

而Keras，則是谷歌在2017年宣布，將Keras作為TensorFlow的高級API。這意味著Keras被包含在TensorFlow版本中及時更新。除了TensorFlow，Keras也可以使用Theano或者CNTK作為後端。

其他框架和公司合縱連橫——中國框架何時才能上榜？

大家可以點擊上面的鏈接仔細看TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等框架在各種應用場景下的性能。我們性能更好，但為什麼用的人還不是最多？為了解決這個問題，開放神經網路交換（ONNX）格式的發佈於2017年9月橫空出世。

ONNX最初由微軟和Facebook聯合發布，後來亞馬遜也加入進來，並在12月發布了V1版本。ONNX是一個表示深度學習模型的開放格式。它使用戶可以更輕鬆地在不同框架之間轉移模型。例如，它允許用戶構建一個PyTorch模型，然後使用MXNet運行該模型來進行推理。

開放神經網路交換（ONNX）的Github頁面

ONNX由微軟、亞馬遜和Facebook等公司共同發起，宣布支持ONNX的公司還有AMD、ARM、華為、 IBM、英特爾、Qualcomm等。谷歌不在這個陣營中並不令人驚訝。ONNX從一開始就支持Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch，但與其他開源項目一樣，社區也已經為TensorFlow添加了一個轉換器。

在你爭我搶，合縱連橫之下，深度學習框架的流行趨勢似乎很難預測。不過，中國的開源框架，什麼時候才能在這樣的排名上顯露自己的名字呢？

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