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硬核科普|深度學習主流開發(fā)框架解讀和比較（中篇）

本文的知識點

通過本文，讀者可以從中學習和掌握的關鍵知識點，包括：

1. 深度學習框架：了解不同的深度學習框架，如PyTorch、TensorFlow和Keras，并理解每個框架的特定優(yōu)勢和使用場景。

2. 每個框架的技術細節(jié)：了解每個框架的技術規(guī)格，如所用的編程語言、操作的API級別，以及架構類型

3. 性能比較：理解這些框架在性能上的差異，如速度和處理大數(shù)據(jù)集的能力，例如Keras適合較小的數(shù)據(jù)集，而PyTorch和TensorFlow適合處理大數(shù)據(jù)集并提供高性能。

4. 如何選擇合適自己或行業(yè)的框架：學習在選擇深度學習框架時應考慮的因素，如數(shù)據(jù)集的大小和類型、可用性的模型集，社區(qū)支持以及部署相關的流程和工具等。

"我“應該選擇PyTorch還是TensorFlow？

在深度學習框架的選擇上，PyTorch和TensorFlow一直是兩個主要的競爭者。事實上，是否有一個固定的“更好”的答案，實際上取決于具體的應用場景和需求。為了幫助你決定哪個框架最適合你，我們會討論一些關鍵的區(qū)別和考慮因素。

首先，雖然PyTorch和TensorFlow都是先進的深度學習框架，它們之間仍有一些關鍵的不同。例如，PyTorch以其對動態(tài)計算圖的支持和易用性而聞名，相比之下，TensorFlow雖然擁有更多的庫，但可能需要額外的時間來學習和理解其概念。

在選擇深度學習框架時，最重要的是要清楚自己的目標。如果你希望快速學習且不需要投入太多努力的框架，那么在大多數(shù)情況下，PyTorch是一個不錯的選擇。而如果你期望的是一個能夠支持大規(guī)模計算并且適用于生產環(huán)境的框架，那么TensorFlow可能會是你的理想選擇。

總的來說，關于PyTorch和TensorFlow哪個更好，并沒有絕對的答案。你的選擇應當根據(jù)你的具體需求和應用場景來進行。為了幫助你決定哪個框架最適合你，下面通過流程圖的形式，進行解說。

行業(yè)工程師

圖 7 行業(yè)工程師框架選擇流程圖

如果你在行業(yè)環(huán)境中從事深度學習的開發(fā)工作，并已經在使用TensorFlow，我們建議你繼續(xù)使用它。TensorFlow的強大部署框架和端到端的TensorFlow Extended平臺對于那些期望生產化模型的人來說是無比珍貴的資源。然而，TensorFlow的高抽象級別可能會導致編碼時間更長，并需要更深入的計算機科學和工程知識。

相反，如果你有訪問特定于PyTorch的先進模型的需求，你可以考慮轉向PyTorch，特別是在最近發(fā)布的TorchServe的幫助下。然而，你可能需要借助ONNX將PyTorch模型進行轉化把集成到TensorFlow的部署流程中。

對于那些正在開發(fā)適用于物聯(lián)網（IoT）設備或嵌入式系統(tǒng)的機器學習或深度學習應用的人來說，TensorFlow是最佳的選擇，主要是因為其TFLite + Coral管道的支持。然而，如果你正在構建移動應用，PyTorch也是一個不錯的選擇，尤其是借助最近發(fā)布的PyTorch Live的幫助。當然，如果你的應用需要處理視頻或音頻輸入，那么你可能更傾向于選擇TensorFlow。

如果你正在啟動一個全新的項目，建議你使用PyTorch構建模型，然后利用TensorFlow的工具進行模型部署。

因此，在必須在多個框架之間做出選擇的情況下，我們總體上建議使用TensorFlow，但特定的情況可能需要具體的考慮。

科研人員

圖 8 科研工作者框架選擇的流程圖

PyTorch是目前研究領域廣泛使用的框架，因此你可以在其上找到大部分最新和最先進的模型。如果你是一名研究人員，且已經在使用PyTorch，我們建議你繼續(xù)使用它。它具備研究人員所需要的一切功能，例如強大的GPU能力、易用的API、伸縮性以及出色的調試工具，這使得你可以快速啟動項目。

然而，如果你的研究領域是強化學習，TensorFlow可能是更好的選擇。TensorFlow具有一個針對強化學習的原生agent庫，而且DeepMind的Acme強化學習研究框架也是基于TensorFlow實現(xiàn)的。

PyTorch 2.0的發(fā)布為其帶來了更多可能性。它保留了原有的即時執(zhí)行開發(fā)模式和用戶友好的體驗，同時在底層編譯器層面進行了重大的改進和加強，使得PyTorch能夠更高效地運行，并支持動態(tài)形狀和分布式計算。

盡管我們鼓勵研究人員嘗試JAX，尤其是在Google的TPUs上進行模型訓練時，但我們認為，大部分研究人員今年仍然會選擇使用PyTorch。

還需要注意，盡管TensorFlow在強化學習領域具有一定優(yōu)勢，但隨著強化學習在深度學習研究中的使用越來越廣泛，未來幾年PyTorch在這個領域的生態(tài)系統(tǒng)可能會變得更加強大。

最后，如果你是一名科研工作者并且需要在這些框架中做出選擇，我們通常推薦使用PyTorch。然而，無論你最終選擇哪個框架，我們建議你在2023年密切關注JAX的發(fā)展，因為它的社區(qū)正在快速成長，并且越來越多的出版物也開始推薦和使用它。

教育工作者

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