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Reddit引爆框架決戰(zhàn)!TensorFlow遭吐槽

你用pyTorch還是用tensorflow?

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對(duì)于不同人群可能有不同的答案,科研人員可能更偏愛(ài)pyTorch,因其簡(jiǎn)單易用,能夠快速驗(yàn)證idea來(lái)?yè)屨枷葯C(jī)發(fā)論文。

有從業(yè)人員預(yù)測(cè),學(xué)術(shù)界pyTorch未來(lái)會(huì)一枝獨(dú)秀。

但對(duì)工業(yè)人員來(lái)說(shuō),tensorflow可能是更好的選擇,相關(guān)軟件生態(tài)更有利于部署,如高性能深度學(xué)習(xí)TensorRT、移動(dòng)端tensorflow Lite、多種編程語(yǔ)言的API等。

在Keras的加持下,易用易學(xué)性得到了極大增強(qiáng),未來(lái)可能會(huì)有更多TF boys的出現(xiàn)。

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各種框架總數(shù)超過(guò)了二十個(gè),但是許多框架都缺乏維護(hù),社區(qū)并不活躍。造就了部分框架壟斷的情況。

Reddit小哥發(fā)出疑問(wèn):我該學(xué)哪個(gè)框架?

社交媒體有很多宣傳pyTorch特別好用的帖子,

在社交媒體上看到了很多關(guān)于 pyTorch 有多棒的帖子,但是我只會(huì)用tensorflow。我覺(jué)得tensorflow非常強(qiáng)大,不管是科研還是工業(yè)部署上都有廣泛的應(yīng)用。

我弄不明白,我應(yīng)該轉(zhuǎn)到pyTorch上嗎?還是說(shuō)都學(xué)習(xí)?他們到底有什么差別?為什么大家都吹捧pyTorch而貶低tensorflow?

我想知道,你用哪個(gè)框架,以及為什么不用另一個(gè)的原因。

pyTorch派的回答

這位小哥的靈魂拷問(wèn)可以說(shuō)是困擾AI從業(yè)新手的一個(gè)必經(jīng)難題。這可以類比為php是世界上最好的語(yǔ)言。

[[387610]]

有pyTorch用戶的網(wǎng)友在下面回復(fù),獲得最高贊。

我用tensorflow1.x幾年了,感覺(jué)自己是個(gè)專家。當(dāng)我第一次嘗試pyTorch后,發(fā)現(xiàn)tensorflow無(wú)法實(shí)現(xiàn)的圖形操作,在pyTorch上非常容易實(shí)現(xiàn)。不到一個(gè)月,我就覺(jué)得我用pyTorch的水平和tensorflow一樣好了。

事實(shí)證明,tensorflow所謂的專業(yè)知識(shí)都是晦澀的API,而pyTorch則是為了構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。

tensorflow不懂設(shè)計(jì)。

知乎網(wǎng)友對(duì)tensorflow的態(tài)度也都是API過(guò)于混亂,并認(rèn)為靜態(tài)圖和動(dòng)態(tài)圖并不是他們之間最大的區(qū)別。

當(dāng)然,最犀利的當(dāng)屬Karpathy的評(píng)論:

用了pyTorch幾個(gè)月以后,腰不酸了,腿不疼了,皮膚光滑了,視力都變好了。(暗示tensorflow辣眼睛?)

也有pyTorch用戶覺(jué)得寫起來(lái)就像寫python代碼一樣,沒(méi)有額外的學(xué)習(xí)成本。

tensorflow派怎么說(shuō)?

也有網(wǎng)友堅(jiān)定地喜歡tensorflow,但也覺(jué)得tensorflow對(duì)新手太不友好了,如tf.Session,tf.Estimator,每個(gè)人都在寫自己的部分,沒(méi)有統(tǒng)一的官方高級(jí)API。

到了2021年,tf陣營(yíng)有了TF 2.x,變得和Keras越來(lái)越像了。雖然tensorflow不是很完美,但是tf.keras是完美的。(人生苦短,我用Keras)

也有網(wǎng)友認(rèn)為,pyTorch在生產(chǎn)環(huán)境的部署遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如tensorflow,在移動(dòng)端也沒(méi)有好的解決方案,只適合科學(xué)研究。

其他框架在默默流淚

在GitHub的排行榜上,tensorflow一騎絕塵,是Keras的三倍還多。

深度學(xué)習(xí)從業(yè)者的入門大多是從tensorflow起步,被合并的Keras也超越了pyTorch。

由此可見(jiàn),工業(yè)部署對(duì)tensorflow還是十分依賴的,畢竟pyTorch也依賴tensorboard等。

國(guó)產(chǎn)框架飛漿還有很長(zhǎng)的路要走。

結(jié)語(yǔ)

正所謂「形而上者謂之道,形而下者謂之器」。

當(dāng)水平還處于比較低的時(shí)候,更關(guān)注于具體的實(shí)踐細(xì)節(jié)。隨著水平的提高,框架已是身外之物,創(chuàng)造出更好,更高性能的模型才是AI之道。


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