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        PyTorch統(tǒng)治學(xué)術(shù)論文,TensorFlow只占4%,LeCun:還能為啥?

        發(fā)布人:計算機(jī)視覺工坊 時間:2023-01-19 來源:工程師 發(fā)布文章
        來源丨量子位

        “對于Python而言,為什么TensorFlow正在慢慢死去?”

        這篇觀點尖銳的文章一出,就被LeCun的轉(zhuǎn)發(fā)推向風(fēng)口浪尖:

        還能為啥,當(dāng)然是因為PyTorch啊。

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        緊接著“PyTorch和TensorFlow誰更好?”這個經(jīng)久不息的論戰(zhàn)再次被掀起,網(wǎng)友們也紛紛開始從文章中找到共鳴、或予以反駁。

        有TensorFlow深度使用者現(xiàn)身說法:現(xiàn)在我改用PyTorch了。

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        但也有嘗試過好幾種框架的網(wǎng)友表示:TensorFlow和Keras做快速實驗更方便,而且TensorFlow看起來對Apple M1 GPU支持更好。

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        當(dāng)然,在這里面也出現(xiàn)了一些獨特的聲音:

        JAX不比這兩個框架好多了?

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        所以,文章作者究竟是如何得出這一結(jié)論的?

        “PyTorch統(tǒng)治學(xué)術(shù)論文”

        這篇文章的作者Ari Joury,是法國索邦大學(xué)的粒子物理學(xué)博士生,但對將AI和機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在粒子物理學(xué)探索上很感興趣。

        作為一個Python愛好者,她在接觸兩種框架時察覺到了二者的區(qū)別。

        好奇哪種框架目前關(guān)注度更高,她便對Stack Overflow上3種主流框架Keras、TensorFlow和PyTorch進(jìn)行了一個統(tǒng)計:

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        簡單來說,就是TensorFlow關(guān)注度更高,Keras陷入停滯甚至下降,而PyTorch雖然起步較晚,但這兩年一直呈現(xiàn)關(guān)注度穩(wěn)定上升的趨勢。

        (不過,也有網(wǎng)友認(rèn)為文章中用Stack Overflow數(shù)據(jù)做論據(jù),根本不能算是統(tǒng)計框架的“受歡迎度”,反而只能證明這些框架“讓人困惑的程度”)

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        那么,為什么會得出“對Python愛好者來說,TensorFlow關(guān)注度會繼續(xù)下降”這一結(jié)論?

        Ari Joury給出了幾大理由。

        其一,PyTorch用起來“更Python”。

        Ari Joury表示,她使用Python編寫TensorFlow框架的工作量,可能是PyTorch的兩倍,此外后者編寫代碼的感受比TensorFlow更自然。

        其二,PyTorch可用模型更多,且更適合學(xué)生和研究者使用。

        據(jù)統(tǒng)計,在HuggingFace中,85%的大模型框架是用PyTorch實現(xiàn)的。

        剩余的框架中,除了多個框架實現(xiàn)以外,只有8%的大模型框架是通過TensorFlow實現(xiàn)的。

        這意味著PyTorch在AI大模型研究者中受歡迎程度更高。

        不止大模型,使用PyTorch實現(xiàn)論文研究框架的人,變得越來越多。

        這一觀點也在Papers with Code網(wǎng)站統(tǒng)計上得到了印證。

        在代碼開源的那些論文研究中,單從框架使用率來看,這4年來PyTorch占比正急劇上升。

        PyTorch從最初和TensorFlow持平,到如今遠(yuǎn)超TensorFlow、穩(wěn)定成為使用率第一(占比62%)的框架,相比之下TensorFlow占比只有4%

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        其三,PyTorch的生態(tài)發(fā)展更快。

        雖然目前TensorFlow在生態(tài)體系上發(fā)展比PyTorch更好,但從PyTorch使用增長情況來看,這一趨勢將在不久的將來得到逆轉(zhuǎn)。

        當(dāng)然,TensorFlow自身也有一些不可取代的優(yōu)勢,例如部署更方便(類似TensorFlow Serving和TensorFlow Lite的工具很多)、以及對其他語言的支持更好等。

        畢竟目前對于JavaScript、Java、C++、Julia和Rust等語言來說,TensorFlow還是更好的選擇。

        PyTorch則基本以Python為中心,即使有個C++ API,但其他語言的整體支持仍然比不上TensorFlow。

        因此Ari Joury最終認(rèn)為,這兩個框架的選擇,很大程度上取決于用戶對Python的喜愛程度。

        所以,那些AI大牛們又是怎么站隊的呢?

        AI大牛們選擇哪些框架?

        除了Yann LeCun一直是PyTorch的深度支持者以外(畢竟是Meta的人),不少AI大牛也都表態(tài)過自己更看好的框架。

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        至少在幾年前TensorFlow推出2.0的時候,“TF2.0和PyTorch誰更好”這個話題就已經(jīng)開始了。

        當(dāng)時,前Kaggle總裁兼首席科學(xué)家、fast.ai創(chuàng)始人Jeremy Howard,更看好PyTorch框架。

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        Keras創(chuàng)始人Fran?ois Chollet,則在這個話題中投了TensorFlow一****,當(dāng)時他認(rèn)為PyTorch會走向下坡路。

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        至少在2020年的時候,他的觀點依舊如此:“如果你是PyTorch粉絲,我的工作與你無關(guān)。”

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        但如今來看,PyTorch依舊保持一個活躍的狀態(tài)。

        你更看好哪個深度學(xué)習(xí)框架呢?

        參考鏈接:

        [1]https://twitter.com/ylecun/status/1614186881171742720
        [2]https://levelup.gitconnected.com/why-tensorflow-for-python-is-dying-a-slow-death-ba4dafcb37e6
        [3]https://paperswithcode.com/trends


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