谷歌大腦前員工：PyTorch真香，我已經把TensorFlow代碼都搬過去啦！

郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

TensorFlow還是PyTorch？

這個問題幾乎是機器學習界的「什麼是最好的語言」，總有人爭論不休。

Google的TensorFlow出生的更早，用的人更多；Facebook的PyTorch用戶增長更快。兩家再框架之爭上安營紮寨，正面對壘，都說自己的框架才是最好的語言。

不過最近，有人「反水」了：

曾經在Google Brain工作一年的前員工Denny Britz在自己的推特上正式宣布：

PyTorch真香！我要把我的TensorFlow代碼都搬遷過去。

要知道，Denny Britz四個月前還認為TensorFlow和PyTorch大部分時候差別不大，除了個別情況，選哪個都行。

究竟是什麼，讓一個Google Brain前員工都放棄TensorFlow？Denny列出了TensorFlow的好處。

Denny特彆強調，自己的判斷是針對研究角度的，也就是實現非標準模型和低級層，如果不是研究者，只需要一個庫在一個數據集上跑出結果的話，TensorFlow和PyTorch都很好，不用刻意選擇。

他覺得相比TensorFlow，PyTorch有以下幾點不同：

統一性。與TensorFlow相比，PyTorch非常乾淨、統一，文檔化非常好，也沒有大量重複的函數，代碼里沒有deprecation warning，完成一件事情用一種方法就好了，不需要10種不同的方法互相競爭，這樣生產力很高。

性能相差不大。在性能上，PyTorch和TensorFlow幾乎沒什麼差別，在Denny的測試中，PyTorch的速度要稍微快一丟丟，不過他覺得這影響不大。

簡潔性。PyTorch代碼更簡潔易讀，PyTorch實現平均短得多，而且對於不熟悉圖形編程的人來說看起來更直觀。

不過，他也覺得PyTorch還有一些缺陷。

一個缺陷就是可視化，有幾個開源項目來實現可視化，但是沒有一個好用的，我是真的想在多個自定義層級上實現可視化圖形，在TensorFlow里這很簡單，只要用名字作用域 Tensorboard就搞定了。

這讓Denny很不解：「我是真心覺得可視化這事不難，直接允許用戶用作用域標記模塊，然後創建d3js圖形就好了。」

JIT編譯也是一大缺陷。有一些操作不支持，追蹤也僅適用於簡單模型的一小部分，因為長得太像TensorFlow，TorchScript編寫過程也很痛苦，所以Denny還沒法去JIT編譯自己的所有模型。

眾說紛紜的框架們

TensorFlow和PyTorch哪家強，這是一個經久不衰的話題。

有人認為，PyTorch上手快，如果已經學會了Numpy和Python，非常容易上手，而TensorFlow對新手卻非常不友好，要學很多很多額外的概念，要很久才能上手。

也有人覺得，TensorFlow更全面，高級功能更多，總能解決一些PyTorch不支持的問題，尤其是沿維翻轉張量、檢查無窮與非數值張量、快速傅里葉變換。

還有TensorFlow用戶自己吐槽，TensorFlow調試起來過於困難，不像PyTorch那樣可以很方便的修改出問題的那行代碼。

也有人認為，TensorFlow里至少打包了了keras、tflearn、tflayers，它們三個糅雜在一起，並不完全配合，一方面不好找，另一方面用起來也不完整。

還有不少人覺得，TensorFlow過於吃GPU，彷彿全世界都和Google一樣擁有大量GPU。

所以，你「真香」了嗎？

—完—

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