TensorFlow王位不保？ICLR投稿論文PyTorch出鏡率快要反超了

圓栗子 發自 麥蒿寺

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自PyTorch出道以來，不斷有人表示，發現了這樣的趨勢：

「學術圈正在慢慢地拋棄TensorFlow，轉投PyTorch。」

如今，PyTorch 1.0發布，ICLR 2019也才截稿不久，又是討論這個問題的好時節。

Reddit上面，有小夥伴用非常低碳的方法觀察了一下，這兩年的論文用的都是什麼框架：

從ICLR 2018到ICLR 2019的投稿來看，TensorFlow、PyTorch和Keras的搜索結果數發生了以下變化。

TensorFlow 228266

PyTorch87252

Keras 4256

雖然，三者數據皆有上升，但一年之間PyTorch搜索結果漲幅接近200%，好像已經對TensorFlow的寶座產生了威脅。

2017年1月19日，PyTorch第一次公開發布，到今天還不到兩年，何以發展得這般蓬勃？

PyTorch可能比較善良

PyTorch的確有親和力。

一是容易上手。只要熟悉Python，就很容易和PyTorch玩耍在一起了。相比之下，學TensorFlow就像在學一種新的語言，語法很複雜，尤其不適合新手。

二是許多操作都很簡潔。比如，Tensor和Numpy之間的互轉，可以在PyTorch里優雅地完成，而在TF里就不輕鬆了。

三是debug方便。PyTorch作為動態圖框架的優勢就體現了，像給Python代碼debug那樣。有人說在TF里debug，還沒有肉眼看一遍來得快。

四是……

總之，對離開TensorFlow擁抱PyTorch的人類來說，TF的槽點不勝枚舉。

不過，研究人員選擇PyTorch的原因，主要是它非常適合小型項目，適合快速的原型設計，諸如此類。

相對而言，TensorFlow就更適合大規模部署，特別是在需要跨平台部署和嵌入式部署的時候。靜態圖會方便部署。

還是離不開TensorFlow？

即便如此，作為研究人員，也還是有理由繼續和TensorFlow在一起。

上個月，名叫Jeff Hale的數據科學家，做過一次深度學習框架排行榜。

他收集了各式各樣的數據，其中一項就是GitHub活躍度：

TF的標星 (Star) 、分叉 (Fork) 、關注量 (Watch) 和貢獻者 (Contributor) 四項指標，對手皆是望塵莫及。

普及率當仁不讓，資源也是最多，許多模型都能找到TF的代碼實現。用戶量大，遇到問題也容易找到解決的方法。

成熟的生態系統，大概就是這個樣子吧。就算有諸多不便，依然是家園。

PyTorch 1.0三大更新

昨天，Facebook在F8大會上發布了PyTorch 1.0 rc1。這次重大更新，主要包括三點：

· 加了個新的混合前端(Hybrid Front End) ，支持從Eager模式到圖形模式的追蹤，填補研究和生產部署之間的鴻溝；

· 加了個改進過的torch.distributed庫，讓用戶能在Python和C++環境之間，更快地訓練模型；

· 加了個Eager模式C++介面，來支持那些需要高性能、低延時才能完成的研究。

詳細資料請至：

https://github.com/pytorch/pytorch/releases/

PyTorch的個位數更新了，TensorFlow還會遠么？

日常預告TensorFlow 2.0

8月中旬，來自谷歌大腦的Martin Wicke透露，TensorFlow 2.0的一個預覽版，在今年晚些時候就會和程序猿們見面了。

他說，大家可以期待以下幾點更新：

·Eager Execution會成為2.0的一個核心功能。這個命令式的編程環境，會讓入門TensorFlow變得更容易。

· 支持更多平台、更多語言；通過交換格式的標準化以及API的協調，來提升組件之間的兼容性和對等性。

· 移除已棄用的API，並減少重複，也是減少用戶的困惑。

這裡，強調了讓新人更容易上手這一點，也許能挽回一部分望而生畏、準備投奔PyTorch的研究人員。

往後，TensorFlow和PyTorch之間的比賽，大概會越來越好看。

—完—

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