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 | 公众号 QbitAI

“对于Python而言，为什么TensorFlow正在慢慢死去？”

这篇观点尖锐的文章一出，就被LeCun的转发推向风口浪尖：

还能为啥，当然是因为PyTorch啊。

紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好？”这个经久不息的论战再次被掀起，网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。

有TensorFlow深度使用者现身说法：现在我改用PyTorch了。

但也有尝试过好几种框架的网友表示：TensorFlow和Keras做快速实验更方便，而且TensorFlow看起来对Apple M1 GPU支持更好。

当然，在这里面也出现了一些独特的声音：

JAX不比这两个框架好多了？

所以，文章作者究竟是如何得出这一结论的？

“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和机器学习方法应用在粒子物理学探索上很感兴趣。

作为一个Python爱好者，她在接触两种框架时察觉到了二者的区别。

好奇哪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：

简单来说，就是TensorFlow关注度更高，Keras陷入停滞甚至下降，而PyTorch虽然起步较晚，但这两年一直呈现关注度稳定上升的趋势。

（不过，也有网友认为文章中用Stack Overflow数据做论据，根本不能算是统计框架的“受欢迎度”，反而只能证明这些框架“让人困惑的程度”）

那么，为什么会得出“对Python爱好者来说，TensorFlow关注度会继续下降”这一结论？

Ari Joury给出了几大理由。

其一，PyTorch用起来“更Python”。

Ari Joury表示，她使用Python编写TensorFlow框架的工作量，可能是PyTorch的两倍，此外后者编写代码的感受比TensorFlow更自然。

其二，PyTorch可用模型更多，且更适合学生和研究者使用。

据统计，在HuggingFace中，85%的大模型框架是用PyTorch实现的。

剩余的框架中，除了多个框架实现以外，只有8%的大模型框架是通过TensorFlow实现的。

这意味着PyTorch在AI大模型研究者中受欢迎程度更高。

不止大模型，使用PyTorch实现论文研究框架的人，变得越来越多。

这一观点也在Papers with Code网站统计上得到了印证。

在代码开源的那些论文研究中，单从框架使用率来看，这4年来PyTorch占比正急剧上升。

PyTorch从最初和TensorFlow持平，到如今远超TensorFlow、稳定成为使用率第一（占比62%）的框架，相比之下TensorFlow占比只有4%：

其三，PyTorch的生态发展更快。

虽然目前TensorFlow在生态体系上发展比PyTorch更好，但从PyTorch使用增长情况来看，这一趋势将在不久的将来得到逆转。

当然，TensorFlow自身也有一些不可取代的优势，例如部署更方便（类似TensorFlow Serving和TensorFlow Lite的工具很多）、以及对其他语言的支持更好等。

毕竟目前对于JavaScript、Java、C++、Julia和Rust等语言来说，TensorFlow还是更好的选择。

PyTorch则基本以Python为中心，即使有个C++ API，但其他语言的整体支持仍然比不上TensorFlow。

因此Ari Joury最终认为，这两个框架的选择，很大程度上取决于用户对Python的喜爱程度。

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一直是PyTorch的深度支持者以外（毕竟是Meta的人），不少AI大牛也都表态过自己更看好的框架。

至少在几年前TensorFlow推出2.0的时候，“TF2.0和PyTorch谁更好”这个话题就已经开始了。

当时，前Kaggle总裁兼首席科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard，更看好PyTorch框架。

Keras创始人François Chollet，则在这个话题中投了TensorFlow一票，当时他认为PyTorch会走向下坡路。

至少在2020年的时候，他的观点依旧如此：“如果你是PyTorch粉丝，我的工作与你无关。”

但如今来看，PyTorch依旧保持一个活跃的状态。

你更看好哪个深度学习框架呢？

参考链接：

[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

— 完 —

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