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PyTorch一年增长194%兼容性更强超越TensorFlow指日可

  2019年1月到6月底,在发表的论文中,提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几,PyTorch仅稍稍落后。

  但最关键的在于增长速度:与2018年1月到6月相比,PyTorch增长了194%。相比之下,TensorFlow的增长幅度仅为23%。

  一方面有足够的基数,另一方面又有足够的增速,PyTorch已经具备超过TensorFlow的可能性。

  数据来自于RISELab——隶属于加州大学伯克利分校的研究机构,目标是研发下一代大数据计算系统。

  与之前不同的是,这次不是“PyTorch真香”现场,主题变成了吐槽TensorFlow。

  TensorFlow一直让人头疼,所以很高兴看到这么快就采用PyTorch。

  所以,我现在只用PyTorch。我喜欢它的动态性,而不是Tensorflow的静态性。

  关于TF,让我头疼的一件事是不断变化。最初你必须从头构建模型,然后出现了ers) API,现在TF.keras将成为TF 2.0(以及将 TF.layers 标记为 legacy)中的标准。

  TensorFlow现在绝对是一场灾难。微小的版本增量,就会在我的代码中触发几十个弃用警告。

  此外,还有其他各种各样的问题,比如TensorFlow很难调试、掌握门槛高等等等等。

  尽管有那么多人吐槽,也并不意味着TensorFlow没优点,PyTorch非常完美。

  研究人员也可能关心性能基准测试,有人关注在它们在硬件兼容性和优化,云支持(谷歌Colab)等方面的表现吗?

  我使用Tensorflow的主要原因,是Google提供了针对其他平台(例如Android)的集成。

  确实,这是Tensorflow的优势,也是PyTorch需要改进的方面。

  就在最近,TensorFlow还推出了一个新的图像分割教程,使用的是U-Net风格的架构(和一个预训练的MobileNet),链接地址:

  不过,Fast.ai创始人Jeremy Howard在Twitter上表示,因为深度学习是一个非常新的商业领域,业界与学界联系非常密切。PyTorch在研究人员中的使用大幅增长,也预示着今年会有越来越多的公司采用PyTorch。

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