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原标题：PyTorch统治学术论文，TensorFlow只占4%，LeCun：还能为啥？
萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
“关于Python而言，为何TensorFlow正在缓缓死去？”
这篇观念锋利的文章一出，就被LeCun的转发推向风口浪尖：
还能为啥，固然是由于PyTorch啊。
还能为啥，固然是由于PyTorch啊。
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紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好？”这个经久不息的论争再次被掀起，网友们也纷纭开始从文章中找到共识、或予以辩驳。
有TensorFlow深度使用者现身说法：当初我改用PyTorch了。
但也有尝试过好几种框架的网友表现：TensorFlow和Keras做疾速试验更便利，并且TensorFlow看起来对Apple M1 GPU反对更好。
固然，在这外面也泛起了一些共同的声响：
JAX不比这两个框架好多了？
JAX不比这两个框架好多了？
所以，文章作者到底是如何得出这一论断的？
“PyTorch统治学术论文”
这篇文章的作者 Ari Joury，是法国索邦大学的粒子物理学博士生，但对将AI和机器学习办法运用在粒子物理学探究上很感兴致。
作为一个Python喜好者，她在接触两种框架时察觉到了两者的区分。
展开全文 猎奇哪一种框架目前关注度更高，她便对Stack Overflow上3种主流框架Keras、TensorFlow和PyTorch进行了一个统计：
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简略来讲，就是TensorFlow关注度更高，Keras堕入停滞乃至降落，而PyTorch虽然起步较晚，但这两年始终呈现关注度不乱回升的趋向。
（不外，也有网友以为文章顶用Stack Overflow数据做论据，基本不克不及算是统计框架的“受欢送度”，反而只能证实这些框架“让人困惑的水平”）
那末，为何会得出“对Python喜好者来讲，TensorFlow关注度会持续降落”这一论断？
Ari Joury给出了几大理由。
其一，PyTorch用起来“更Python”。
Ari Joury表现，她使用Python编写TensorFlow框架的任务量，多是PyTorch的两倍，另外后者编写代码的感触比TensorFlow更天然。
其二，PyTorch可用模型更多，且更合适先生和钻研者使用。
据统计，在HuggingFace中，85%的大模型框架是用PyTorch完成的。
残余的框架中，除了多个框架完成之外，只要8%的大模型框架是经过TensorFlow完成的。
这象征着PyTorch在AI大模型钻研者中受欢送水平更高。
不止大模型，使用PyTorch完成论文钻研框架的人，变得愈来愈多。
这一观念也在Papers with Code网站统计上失掉了印证。
在代码开源的那些 论文钻研中，单从框架使用率来看，这4年来PyTorch占比正急剧回升。
PyTorch从最后和TensorFlow持平，到如今远超TensorFlow、不乱成为使用率第一 （占比62%）的框架，比拟之下 TensorFlow占比只要4%：
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其三，PyTorch的生态开展更快。
虽然目前TensorFlow在生态体系上开展比PyTorch更好，但从PyTorch使用增长状况来看，这一趋向将在不久的未来失掉逆转。
固然，TensorFlow本身也有一些不成取代的劣势，例如部署更便利 （相似TensorFlow Serving和TensorFlow Lite的工具得多）、以及对其余言语的反对更好等。
毕竟目前关于Java、Java、C++、Julia和Rust等言语来讲，TensorFlow仍是更好的选择。
PyTorch则根本以Python为核心，即便有个C++ API，但其余言语的总体反对依然比不上TensorFlow。
因此Ari Joury终究以为，这两个框架的选择，很大水平上取决于用户对Python的喜欢水平。
所以，那些AI大牛们又是怎么站队的呢？
AI大牛们选择哪些框架？
除了 Yann LeCun始终是PyTorch的深度反对者之外 （毕竟是Meta的人），不少AI大牛也都亮相过本人更看好的框架。
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最少在几年前TensorFlow推出2.0的时分，“TF2.0和PyTorch谁更好”这个话题就曾经开始了。
过后，前Kaggle总裁兼首席迷信家、fast.ai开创人 Jeremy Howard，更看好PyTorch框架。
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Keras开创人 Fran?ois Chollet，则在这个话题中投了TensorFlow一票，过后他以为PyTorch会走向下坡路。
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最少在2020年的时分，他的观念仍旧如斯：“假如你是PyTorch粉丝，我的任务与你有关。”
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但如今来看，PyTorch仍旧放弃一个活泼的形态。
你更看好哪一个深度学习框架呢？
参考链接：
— 完—
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