?深度學(xué)習(xí)框架是簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）開發(fā)的重要工具，其發(fā)展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脫穎而出，它們在各種機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都有自己的特色。但是如何確定特定項目的理想工具呢？本文旨在闡明它們的優(yōu)勢和劣勢。

起源和概述

1. TensorFlow：

TensorFlow 誕生于谷歌大腦團(tuán)隊的大腦，從專有工具轉(zhuǎn)變?yōu)殚_源奇跡。作為一個端到端的平臺，它提供了從基本算術(shù)運(yùn)算到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署的所有功能。它的適應(yīng)性體現(xiàn)在與 CPU、GPU、TPU 和移動設(shè)備等平臺的兼容性上。值得注意的是，谷歌、Uber 和 Microsoft 等行業(yè)巨頭已將 TensorFlow 整合到其運(yùn)營中。

2. PyTorch：

PyTorch 于 2016 年推出，通過將用戶友好性與高性能相結(jié)合而引起了共鳴。它的 Pythonic 設(shè)計方法和動態(tài)計算圖使其成為研究界的首選。它主要在 C++ 年開發(fā)，效率顯著，它在特斯拉自動駕駛儀和 Uber 的 Pyro 等平臺上的采用進(jìn)一步證明了它的能力。

聚焦優(yōu)勢

1. TensorFlow 的優(yōu)勢：

● 豐富的生態(tài)系統(tǒng)：其全面的庫和工具將 TensorFlow 定位為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的整體解決方案。

● 多功能性：它的兼容性擴(kuò)展到各種語言，包括 C++、JavaScript 和 Python。

● TensorBoard：一個直觀的工具，提供可視化，簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢查和調(diào)試。

2. PyTorch 的優(yōu)勢：

● 以用戶為中心：其以 Python 為中心的特性確保了與Python 代碼的無縫集成，使其對數(shù)據(jù)科學(xué)家極具吸引力。

● 動態(tài)計算圖：PyTorch 對動態(tài)計算圖的支持允許對模型進(jìn)行實時調(diào)整。

● 輕松的多 GPU 支持：使用 PyTorch，數(shù)據(jù)并行和計算任務(wù)的分配變得簡單。

流行趨勢

?谷歌趨勢：Tensorflow VS Pytorch — 過去 5 年

在一段時間內(nèi)，PyTorch 和 TensorFlow 之間的流行動態(tài)變化可能與這些框架世界中的重大事件和里程碑有關(guān)：

1. TensorFlow 的初始受歡迎程度：

在我們時間線的早期階段，TensorFlow 在受歡迎程度方面具有明顯的優(yōu)勢。這可以歸功于谷歌的大力支持及其廣泛的工具，這些工具既適合初學(xué)者，也適合專業(yè)人士。

2. PyTorch 的崛起：

展望未來，PyTorch 開始獲得動力。許多人發(fā)現(xiàn)它的方法在研究和實驗方面更加靈活，在吸引注意力方面發(fā)揮了作用。此外，隨著 PyTorch 獲得更多的資源和支持，其用戶群也在增長。

3.最近的前景：

到最后，PyTorch 和 TensorFlow 都在機(jī)器學(xué)習(xí)世界中扮演了自己的角色。對于那些尋求大規(guī)模部署和行業(yè)解決方案的人來說，TensorFlow 仍然是一個可靠的選擇。PyTorch 強(qiáng)調(diào)靈活性，對于許多人來說仍然更受歡迎，特別是在研究領(lǐng)域。

考慮限制

1. TensorFlow 面臨的挑戰(zhàn)：

● 復(fù)雜性：雖然多功能性是一種優(yōu)勢，但它可能會帶來對某些人來說可能令人生畏的復(fù)雜性。

● 剛性：一旦設(shè)置了計算圖，進(jìn)行更改就不簡單了。

● 有限的初始 GPU 語言支持：早期的 TensorFlow 版本有GPU 和語言限制。

2. PyTorch 面臨的挑戰(zhàn)：

● 生產(chǎn)過渡：雖然 PyTorch 在研究中大放異彩，但過渡到全面生產(chǎn)有時需要額外的步驟。

● 可視化：開箱即用，PyTorch 與 TensorBoard 的可視化能力并不完全匹配。

深入探討：靜態(tài)與動態(tài)計算圖

TensorFlow 和 PyTorch 之間的一個基本區(qū)別是它們的計算圖方法。TensorFlow 使用靜態(tài)計算圖，而 PyTorch 提倡動態(tài)計算圖。

1. TensorFlow（靜態(tài)計算圖）：?在 TensorFlow 中，首先定義計算圖。只有在設(shè)置圖形后，才能在會話中運(yùn)行它并輸入數(shù)據(jù)。

2. PyTorch（動態(tài)計算圖）：?使用 PyTorch，操作在編寫時執(zhí)行，圖形是動態(tài)構(gòu)建的。

雖然 TensorFlow 的靜態(tài)方法可以在圖編譯過程中進(jìn)行優(yōu)化，但它可能不太直觀，特別是對于那些剛接觸深度學(xué)習(xí)的人來說。相反，PyTorch 的動態(tài)特性更加靈活，對研究特別有益。

部署和集成

在考慮部署時，尤其是在生產(chǎn)環(huán)境中，框架與各種平臺的兼容性和易于集成變得至關(guān)重要。

1. TensorFlow：

● TensorFlow Serving：專為生產(chǎn)就緒部署而設(shè)計。它支持多種模型和版本控制，確保無縫轉(zhuǎn)換和回滾。

● TensorFlow Lite：專為移動和嵌入式設(shè)備量身定制，允許在資源受限的邊緣設(shè)備上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

● 云集成：作為 Google 產(chǎn)品，TensorFlow 與 Google Cloud 高效集成，提供可擴(kuò)展的培訓(xùn)和部署等優(yōu)勢。

2. PyTorch：

● TorchServe：TorchServe 是一個相對較新的新增功能，它提供了一種大規(guī)模部署 PyTorch 模型的直接方法。它可以無縫處理版本控制和日志記錄等任務(wù)。

● ONNX 兼容性：PyTorch 模型可以導(dǎo)出為 ONNX（開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）格式，這確保了深度學(xué)習(xí)框架之間的互操作性，并更容易在各種平臺上部署。

● 原生移動支持：PyTorch 提供原生庫來支持 Android 和 iOS，簡化了移動設(shè)備上的部署過程。

社區(qū)支持和文檔

框架的增長、適應(yīng)性和可持續(xù)性通常反映了其社區(qū)的活力。

1. TensorFlow：

● 龐大的社區(qū)：TensorFlow 已經(jīng)存在了更長的時間，并建立了一個龐大的社區(qū)。在論壇或堆棧溢出上找到常見（和不常見）問題的解決方案的可能性更高。

● 全面的文檔：TensorFlow 的文檔非常廣泛，為各種任務(wù)和級別提供了教程、指南和最佳實踐。

2. PyTorch：

● 快速增長的社區(qū)：雖然較新，但 PyTorch 的社區(qū)正在迅速發(fā)展，特別是在學(xué)術(shù)和研究界。

● 用戶友好的文檔：PyTorch 的文檔清晰簡潔，經(jīng)常因其簡單易懂而受到稱贊，特別是對于初學(xué)者。

未來趨勢與發(fā)展

密切關(guān)注每個框架的發(fā)展方向可以深入了解它們的壽命和相關(guān)性。

1. TensorFlow：

● 對 TF 2.x 的投資：隨著 TensorFlow 2.x 的發(fā)布，TensorFlow 更加用戶友好和直觀，借鑒了其他框架的一些最佳功能。

● 不斷增長的生態(tài)系統(tǒng)：借助 TensorFlow.js（用于基于瀏覽器的應(yīng)用程序）和 TensorFlow Hub（用于可重用的模型組件）等工具，TensorFlow 生態(tài)系統(tǒng)繼續(xù)擴(kuò)展。

2. PyTorch：

● 從研究到生產(chǎn)：借助 TorchScript 和 TorchServe 等工具，PyTorch 正在彌合研究和生產(chǎn)之間的差距，確保模型可以無縫過渡。

● 擴(kuò)展庫：TorchText，TorchVision 和 TorchAudio 等庫正在不斷開發(fā)，為從 NLP 到計算機(jī)視覺的一系列應(yīng)用程序提供預(yù)先訓(xùn)練的模型和數(shù)據(jù)集。

做出明智的選擇

在 TensorFlow 和 PyTorch 之間進(jìn)行選擇并不是要選擇“最佳”的框架，而是要找到最符合您需求的框架。這兩個框架都具有獨特的優(yōu)勢，并在解決其最初的局限性方面取得了重大進(jìn)展。通過評估項目的要求、對 Python 的熟悉程度、對可伸縮性的需求、部署首選項以及您尋求的社區(qū)支持類型，您可以做出確保效率和生產(chǎn)力的選擇。隨著深度學(xué)習(xí)世界的不斷發(fā)展，這些框架也將不斷發(fā)展，保持更新將使您能夠一次又一次地做出明智的決策。

原文地址：https://medium.com/@kaveh.kamali/pytorch-vs-tensorflow-the-battle-of-machine-learning-frameworks-908cc301f795

非常感謝大家的閱讀，小Mo在這里祝你在末來的 Python 學(xué)習(xí)職業(yè)生涯中一切順利！

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