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2019机器学习框架之争：与Tensorflow竞争白热化，进击的PyTorch赢在哪里？
2019-10-12 16:58 | 查看: 1100| 评论: 0

2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。


最后谁能胜出？还得看谁更好的回答几个关键问题。


来自康奈尔大学的Horace He刚刚在Gradient发布了一篇长文探讨2019年的两大机器学习框架之争，他论述了PyTorch和TensorFlow各自的优劣和发展趋势，但是很明显更看好PyTorch，特别是其在学术领域起到的驱动作用。


刚好，今天也是PyTorch 1.3发布的日子，最新的版本增加了更多工业方面的能力，量化还有终端支持。PyTorch官方称还将启动许多其他工具和库，以支持模型的可解释性，并将多模式研究投入生产。


PyTorch 1.3发布官方链接：

https://PyTorch.org/blog/PyTorch-1-dot-3-adds-mobile-privacy-quantization-and-named-tensors/


机器学习的未来你更看好PyTorch还是TensorFlow呢？也欢迎留言告诉我们。


以下是全文：


自2012年深度学习重新获得突出地位以来，许多机器学习框架也相应成为研究人员和行业从业者的新宠。


从Caffe和Theano的早期学术成果，到业界支持的大规模PyTorch和TensorFlow，面对如此多的选择，人们很难知道最好的框架是什么。



如果从Reddit看，你可能会认为PyTorch风头正盛。但如果你浏览的是机器学习大咖Francois Chollet的Twitter，你可能会认为TensorFlow/Keras是主流框架。


2019年，机器学习框架之战主要是PyTorch和TensorFlow的对峙。


根据我的分析，在学术领域，研究人员正逐渐放弃TensorFlow，扎堆涌向PyTorch。与此同时，在工业领域，TensorFlow是首选平台，但这种情况可能不会持续很久。


PyTorch在研究领域日益占据主导地位


首先当然是先用数据说话。


下图显示了顶级研究会议接受论文中，使用TensorFlow或Pythorch的比率。可以发现，所有的折线都向上倾，并且在2019年，主要会议的论文中，多数使用的都是PyTorch。



如果觉得仅靠会议论文数据还不够，这里还有一张图来证明PyTorch在研究社区获得关注的速度。


下图显示了PyTorch和TensorFlow在各类会议上被提及的次数图。



2018年，PyTorch获得的关注还比较少。但现在，大多数人都在使用PyTorch：69%的CVPR、75%以上的NAACL和ACL、50%以上的ICLR和ICML使用的也是PyTorch。


PyTorch在视觉和语言会议方面的优势最为明显，分别以2:1和3:1的比例超过了TensorFlow。此外可以看到，在ICLR和ICML等通用机器学习会议上，PyTorch也比TensorFlow更受欢迎。


虽然有人认为PyTorch还是一个全新的框架，并试图在TensorFlow主导的世界中分得一杯羹，但是数据告诉我们并非如此。除了ICML，在NAACL、ICLR和ACL等会议上，TensorFlow今年的论文整体上都比去年少。


也就是说，慌的不是PyTorch，而是TensorFlow。


为什么研究人员喜欢PyTorch？


简单。PyTorch类似于numpy，非常Python化，很容易就能与Python生态系统的其余部分集成。例如，可以在PyTorch模型中任何地方添加pdb断点。而在TensorFlow中，调试模型需要一个活动会话，整个过程非常麻烦。

API。大多数研究人员更喜欢PyTorch的API而不是TensorFlow的API。部分原因是因为PyTorch的设计更好，还有部分是因为TensorFlow切换其API接口过于频繁(比如“layers”-“slim”-“estimators”-“tf.keras”)，这阻碍了其自身的发展。

表现。尽管PyTorch的动态图给出的优化机会很少，但许多传闻称PyTorch的速度不比TensorFlow慢多少。目前尚不清楚这是否属实，但至少，TensorFlow在这一方面还没有获得决定性的优势。


TensorFlow 未来的研究方向是什么？


即使TensorFlow在功能上与PyTorch不相上下，但PyTorch已经覆盖了机器学习社区的大部分。这意味着PyTorch实现将更容易找到，作者将更有动力用PyTorch发布代码，而且你的合作者也很可能会更喜欢PyTorch。因此，任何向TensorFlow 2.0的回迁可能会很慢。


TensorFlow在Google/Deepmind中有一批忠实的用户，但不知道Google最终是否会在这一点上动摇。现在，很多Google想招募的研究人员已经开始喜欢上PyTorch了，我也听到抱怨说Google内部很多研究人员希望使用TensorFlow之外的框架。


此外，PyTorch的统治地位很可能会切断谷歌研究人员与其他研究社区的联系。他们不仅难以在外部研究的基础上进行构建，而且外部研究人员也不太可能在谷歌发布的代码基础上进行构建。


TensorFlow 2.0是否能重新俘获回之前的粉丝还有待观察。尽管eager模式很吸引人，但对于Keras API而言并非如此。


用于产业的PyTorch和TensorFlow


虽然PyTorch目前在研究领域占据主导地位，但稍微注意一下就会发现TensorFlow仍然是占据主导地位的框架。


例如，根据2018年到2019年的数据，TensorFlow在招聘的页面上有1541个新工作岗位，而PyTorch有1437个，TensorFlow在Medium上有3230个新文章，而PyTorch有1200篇，TensorFlow在GitHub有13.7K标星，而PyTorch有7.2K。


那为什么PyTorch现在已经如此受研究人员欢迎了，但它在工业上还没有同样的成功呢？


显而易见的第一个答案就是使用习惯。TensorFlow比PyTorch早几年问世，而产业接受新技术的速度要比研究人员慢。


另一个原因就是TensorFlow在产业适应方面优于PyTorch，什么意思呢？要回答这个问题，我们需要知道研究人员和工业界的需求有何不同。


研究人员关心的是他们在研究中迭代的速度有多快，这通常是在相对较小的数据集(可以在一台机器上运行的数据集)上，并在8个GPU上就可以运行。这通常不是出于对性能的考虑，而是更关注可以快速实现自己的想法。


而工业界则认为性能是最优先考虑的。虽然运行时速度提高10%对研究人员来意义不大，但这可以直接为公司节省数百万美元。


另一个区别是部署。研究人员一般在自己的机器上或某个专门用于运行研究工作的服务器集群上进行实验。但是在产业上，部署则有一连串的限制与要求。