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          2021 年了，TensorFlow 和 PyTorch 兩個深度學習框架地位又有什么變化嗎？
          共
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                    6分鐘
                
           ·
          2021-04-11 23:58
          
                    

                    
                    
                    
                    
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          作者丨思想火龍果、小小將、夕風Twilighty
          來源丨知乎問答
          編輯丨極市平臺
          本文僅供學術參考，如有侵權請聯(lián)系做刪文處理。
          極市導讀
           
          深度學習發(fā)展至今，深度學習的框架也出現(xiàn)了百花齊放的局面，16年出世風靡世界的TensorFlow和稍晚一年卻隱隱有蓋住其風頭的Pytorch，現(xiàn)在兩個的地位有什么變化嗎？ >>加入極市CV技術交流群，走在計算機視覺的最前沿
          回答鏈接：https://www.zhihu.com/question/452749603

          # 回答一
          作者：思想火龍果
          來源鏈接：
          https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1819357374
          pytorch統(tǒng)治學術圈?，F(xiàn)在各大頂會開源代碼沒有一絲絲的tensorflow2.x，就連谷歌家自己的論文也是只有torch和jax。零零星星一些tf1的開源代碼。

          tensorflow2.x難用嗎？真不難用的，基本就是在用keras，tf.data pipeline 和 tf.distribute 用起來真的省心又快。問題就是現(xiàn)在tf2沒人用啊，也不是不好用，就是你有的pytorch也有，pytorch用得已經(jīng)好好的了為啥還要換呢？然后你又再搞一個新庫，jax，而且還是用tensorflow寫的，而且還不是像keras，sonet一樣能跟tf混著用的  ，然后google research開源代碼要不是pytorch就是jax，連自家都不用別人會用么。

          谷歌真的挺迷惑的，把keras合并了不去好好搞keras推廣keras，可能再過兩年 import tensorflow as tf 直接報warning “tensorflow is deprecated, please use pytorch instead”

          # 回答二
          作者：小小將
          來源鏈接：
          https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1822694849
          變化太大了，今年面試的實習生，當問他們常用的深度學習框架時，他們清一色的選擇了：PyTorch。

          我個人認為幾個原因?qū)е碌匚荒孓D：
          （1）PyTorch的易用性更好（當一個框架本身能衍生很多上層框架時，你就能知道它本身是多么不友好了，說的就是TF），而且生態(tài)已經(jīng)起來了，大部分論文開源都是用PyTorch；
          （2）TF2看起來并不太成功，反而破壞TF1的生態(tài)。TF1和TF2往往混雜在一起，讓人摸不著頭腦。
          （3）關于大家最擔心的部署優(yōu)化問題，其實目前PyTorch也在不斷提升這塊的劣勢，目前Torch->ONNX->TensorRT已經(jīng)相對成熟了，其他的端側框架如ncnn也支持torch了。當然動態(tài)圖比靜態(tài)圖確實要多踩一點坑，但帶來的可能是模型迭代效率的提升。
          （4）關于分布式訓練，TensorFlow可能優(yōu)勢更大，但可能大部分人最多跑個單機多卡就夠了，所以性能上不會差距太大，而且分布式訓練還有很多第三方框架來支持比如horovod。而且本身PyTorch自帶的DDP也不差。

          其實我從16年開始接觸深度學習，最早學習的框架是theano，當TensorFlow出來后，theano的使用者就慢慢轉向了TensorFlow，到19年我又開始轉向PyTorch。每次轉變后，我只能說一句話：真香。

          聲明：我的觀察只限于在比較卷的CV領域。

          # 回答三
          作者：夕風Twilighty
          來源鏈接：
          https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1823164065
          全球范圍看，經(jīng)過16-19年這三年的發(fā)展，PyTorch在學術圈的「壟斷」地位基本已經(jīng)站穩(wěn)。這一方面得益于PyTorch一開始主打的動態(tài)建圖，便于實驗室的學生們快速迭代模型，試驗想法是否work；另一方面也來自于PyTorch吸收了TF 1.x版本中的某些優(yōu)點，doc做的也不錯，便于初次接觸機器學習和深度學習的新人上手，這一點的重要性往往容易被忽視。

          TensorFlow在國內(nèi)目前處在一個相對尷尬的境地，TF 1.x系列面世較早，2015年以及之前就深耕深度學習的程序員和在校同學，大部分用框架時都會從TF（與TF的雛形，即更早的theano）入手。因此在學術界、工業(yè)界都有很深的積淀，工業(yè)界由于項目更「重」，牽一發(fā)而動全身（或者應該說屎山太多），因此目前很多項目仍然停留在TF 1.x（1.1x）上面。因此要說TF快涼了，也不客觀。但TF目前面臨一個比較尷尬的問題，Google強推TF 2.0版本，但TF 1.x和2.0版本之間的API差異實在不小，導致doc的閱讀成本和版本適配成本都相當高。

          至于學術界，PyTorch在國內(nèi)學校也廣受歡迎，TF 2.0我知道有一小部分實驗室在用。但總的來說 TF 2.0在這方面相對于PyTorch確實沒有優(yōu)勢，實驗室刷metric的場景下，大家也基本沒有太多機會發(fā)揮出TF在分布式上的一些buff。而與此同時，PyTorch的生態(tài)建構肉眼可見地漸入佳境，TorchVision和TorchText兩個庫都做的相當漂亮，整體Pipeline的舒適度誰用誰知道。TensorFlow顯然也明白自己要補齊什么短板，Keras可以認為就是這樣的嘗試吧，但Keras的封裝做的讓人感覺總差點味道。至于MXNet、PaddlePaddle之流，在國內(nèi)的「市場」確實很小。PyTorch目前的確在蠶食TF的天地，如果在模型部署方面有更穩(wěn)健的突破（包括對底層C++的某些開放和優(yōu)化），那么TF確實要做出一些大的改變來應對了。


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