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原文標(biāo)題：《PyTorch 統(tǒng)治學(xué)術(shù)論文，TensorFlow 只占 4%，LeCun：還能為啥？》“對于 Python 而言，為什么 TensorFlow 正在慢慢死去？”篇觀點尖銳的文一出，就被 LeCun 的轉(zhuǎn)發(fā)推向風(fēng)口浪尖：還為啥，當(dāng)然是因 PyTorch 啊。緊接著“PyTorch 和 TensorFlow 誰更好？”這個經(jīng)久不息論戰(zhàn)再次被掀起網(wǎng)友們也紛紛開從文章中找到共、或予以反駁。 TensorFlow 深度使用者現(xiàn)身說法：現(xiàn)我改用 PyTorch 了。但也有嘗試過好幾種架的網(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。當(dāng)然，在這里面出現(xiàn)了一些獨特聲音：JAX 不比這兩個框架好了？所以，文章者究竟是如何得這一結(jié)論的？“PyTorch 統(tǒng)治學(xué)術(shù)論文”這文章的作者 Ari Joury，是法國索邦大學(xué)粒子物理學(xué)博士，但對將 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)方法用在粒子物理學(xué)索上很感興趣。為一個 Python 愛好者，她在接觸兩種框架察覺到了二者的別。好奇哪種框目前關(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，但這兩年一直現(xiàn)關(guān)注度穩(wěn)定上的趨勢。（不過也有網(wǎng)友認(rèn)為文中用 Stack Overflow 數(shù)據(jù)做論據(jù)，根本不能算是統(tǒng)框架的“受歡迎”，反而只能證這些框架“讓人惑的程度”）那，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，此外后者編寫代的感受比 TensorFlow 更自然。其二，PyTorch 可用模型更多，且適合學(xué)生和研究使用。據(jù)統(tǒng)計， HuggingFace 中，85% 的大模型框架是用 PyTorch 實現(xiàn)的。剩余的框架中，了多個框架實現(xiàn)外，只有 8% 的大模型框架是過 TensorFlow 實現(xiàn)的。這意味著 PyTorch 在 AI 大模型研究者中受歡迎程度高。不止大模型使用 PyTorch 實現(xiàn)論文研究框架的人，變越來越多。這一點也在 Papers with Code 網(wǎng)站統(tǒng)計上得到了印證在代碼開源的那論文研究中，單框架使用率來看這 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%：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，這一趨將在不久的將來到逆轉(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）、及對其他語言的持更好等。畢竟前對于 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不上 TensorFlow。因此 Ari Joury 最終認(rèn)為，這兩個框架的選，很大程度上取于用戶對 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（竟是 Meta 的人），不少 AI 大牛也都表態(tài)過自己更看好的架。至少在幾年 TensorFlow 推出 2.0 的時候，“TF2.0 和 PyTorch 誰更好”這個話就已經(jīng)開始了。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。Keras 創(chuàng)始人 Fran?ois Chollet，則在這個話題中了 TensorFlow 一票，當(dāng)時他認(rèn)為 PyTorch 會走向下坡路。至少 2020 年的時候，他的觀點舊如此：“如果是 PyTorch 粉絲，我的工作與你無關(guān)?！?如今來看，PyTorch 依舊保持一個活躍的狀。你更看好哪個度學(xué)習(xí)框架呢？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本文來自微信公號：量子位 （ID：QbitAI），作者：蕭?