TensorFlow VS PyTorch：谁是2023年机器学习框架的真正巨头？

 深度学习框架是简化人工神经网络（ANN）开发的重要工具，其发展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脱颖而出，它们在各种机器学习领域都有自己的特色。但是如何确定特定项目的理想工具呢？本文旨在阐明它们的优势和劣势。

起源和概述

1.TensorFlow：
TensorFlow 诞生于谷歌大脑团队的大脑，从专有工具转变为开源奇迹。作为一个端到端的平台，它提供了从基本算术运算到神经网络部署的所有功能。它的适应性体现在与 CPU、GPU、TPU 和移动设备等平台的兼容性上。值得注意的是，谷歌、Uber 和 Microsoft 等行业巨头已将 TensorFlow 整合到其运营中。
2.PyTorch：
PyTorch 于 2016 年推出，通过将用户友好性与高性能相结合而引起了共鸣。它的 Pythonic 设计方法和动态计算图使其成为研究界的首选。它主要在 C++ 年开发，效率显著，它在特斯拉自动驾驶仪和 Uber 的 Pyro 等平台上的采用进一步证明了它的能力。

聚焦优势

1.TensorFlow 的优势：
● 丰富的生态系统：其全面的库和工具将 TensorFlow 定位为机器学习任务的整体解决方案。
● 多功能性：它的兼容性扩展到各种语言，包括 C++、JavaScript 和 Python。
● TensorBoard：一个直观的工具，提供可视化，简化了神经网络的检查和调试。
2.PyTorch 的优势：
● 以用户为中心：其以 Python 为中心的特性确保了与Python 代码的无缝集成，使其对数据科学家极具吸引力。
● 动态计算图：PyTorch 对动态计算图的支持允许对模型进行实时调整。
● 轻松的多 GPU 支持：使用 PyTorch，数据并行和计算任务的分配变得简单。

流行趋势

 谷歌趋势：Tensorflow VS Pytorch — 过去 5 年

在一段时间内，PyTorch 和 TensorFlow 之间的流行动态变化可能与这些框架世界中的重大事件和里程碑有关：
1.TensorFlow 的初始受欢迎程度：
在我们时间线的早期阶段，TensorFlow 在受欢迎程度方面具有明显的优势。这可以归功于谷歌的大力支持及其广泛的工具，这些工具既适合初学者，也适合专业人士。
2.PyTorch 的崛起：
展望未来，PyTorch 开始获得动力。许多人发现它的方法在研究和实验方面更加灵活，在吸引注意力方面发挥了作用。此外，随着 PyTorch 获得更多的资源和支持，其用户群也在增长。
3.最近的前景：
到最后，PyTorch 和 TensorFlow 都在机器学习世界中扮演了自己的角色。对于那些寻求大规模部署和行业解决方案的人来说，TensorFlow 仍然是一个可靠的选择。PyTorch 强调灵活性，对于许多人来说仍然更受欢迎，特别是在研究领域。

考虑限制

1.TensorFlow 面临的挑战：
● 复杂性：虽然多功能性是一种优势，但它可能会带来对某些人来说可能令人生畏的复杂性。
● 刚性：一旦设置了计算图，进行更改就不简单了。
● 有限的初始 GPU 语言支持：早期的 TensorFlow 版本有GPU 和语言限制。
2.PyTorch 面临的挑战：
● 生产过渡：虽然 PyTorch 在研究中大放异彩，但过渡到全面生产有时需要额外的步骤。
● 可视化：开箱即用，PyTorch 与 TensorBoard 的可视化能力并不完全匹配。

深入探讨：静态与动态计算图

TensorFlow 和 PyTorch 之间的一个基本区别是它们的计算图方法。TensorFlow 使用静态计算图，而 PyTorch 提倡动态计算图。
1.TensorFlow（静态计算图）： 
在 TensorFlow 中，首先定义计算图。只有在设置图形后，才能在会话中运行它并输入数据。

import tensorflow as tf

# Define the graph
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32) 
sum_ab = a + b

# Initiate a session
with tf.Session() as sess: 
    # Input data and execute the graph
    result = sess.run(sum_ab, feed_dict={a: 1, b: 2})  

print(result)

2.PyTorch（动态计算图）： 使用 PyTorch，操作在编写时执行，图形是动态构建的。

import torch

# Operations are performed immediately 
a = torch.tensor(1.0)
b = torch.tensor(2.0)
sum_ab = a + b

print(sum_ab)

虽然 TensorFlow 的静态方法可以在图编译过程中进行优化，但它可能不太直观，特别是对于那些刚接触深度学习的人来说。相反，PyTorch 的动态特性更加灵活，对研究特别有益。

部署和集成

在考虑部署时，尤其是在生产环境中，框架与各种平台的兼容性和易于集成变得至关重要。
1.TensorFlow：
● TensorFlow Serving：专为生产就绪部署而设计。它支持多种模型和版本控制，确保无缝转换和回滚。
● TensorFlow Lite：专为移动和嵌入式设备量身定制，允许在资源受限的边缘设备上进行机器学习。
● 云集成：作为 Google 产品，TensorFlow 与 Google Cloud 高效集成，提供可扩展的培训和部署等优势。
2.PyTorch：
● TorchServe：TorchServe 是一个相对较新的新增功能，它提供了一种大规模部署 PyTorch 模型的直接方法。它可以无缝处理版本控制和日志记录等任务。
● ONNX 兼容性：PyTorch 模型可以导出为 ONNX（开放神经网络交换）格式，这确保了深度学习框架之间的互操作性，并更容易在各种平台上部署。
● 原生移动支持：PyTorch 提供原生库来支持 Android 和 iOS，简化了移动设备上的部署过程。

社区支持和文档

框架的增长、适应性和可持续性通常反映了其社区的活力。
1.TensorFlow
● 庞大的社区：TensorFlow 已经存在了更长的时间，并建立了一个庞大的社区。在论坛或堆栈溢出上找到常见（和不常见）问题的解决方案的可能性更高。
● 全面的文档：TensorFlow 的文档非常广泛，为各种任务和级别提供了教程、指南和最佳实践。
2.PyTorch：
● 快速增长的社区：虽然较新，但 PyTorch 的社区正在迅速发展，特别是在学术和研究界。
● 用户友好的文档：PyTorch 的文档清晰简洁，经常因其简单易懂而受到称赞，特别是对于初学者。

未来趋势与发展

密切关注每个框架的发展方向可以深入了解它们的寿命和相关性。
1.TensorFlow： 
● 对 TF 2.x 的投资：随着 TensorFlow 2.x 的发布，TensorFlow 更加用户友好和直观，借鉴了其他框架的一些最佳功能。
● 不断增长的生态系统：借助 TensorFlow.js（用于基于浏览器的应用程序）和 TensorFlow Hub（用于可重用的模型组件）等工具，TensorFlow 生态系统继续扩展。
2.PyTorch：
● 从研究到生产：借助 TorchScript 和 TorchServe 等工具，PyTorch 正在弥合研究和生产之间的差距，确保模型可以无缝过渡。
● 扩展库：TorchText，TorchVision 和 TorchAudio 等库正在不断开发，为从 NLP 到计算机视觉的一系列应用程序提供预先训练的模型和数据集。

做出明智的选择

在 TensorFlow 和 PyTorch 之间进行选择并不是要选择“最佳”的框架，而是要找到最符合您需求的框架。这两个框架都具有独特的优势，并在解决其最初的局限性方面取得了重大进展。通过评估项目的要求、对 Python 的熟悉程度、对可伸缩性的需求、部署首选项以及您寻求的社区支持类型，您可以做出确保效率和生产力的选择。随着深度学习世界的不断发展，这些框架也将不断发展，保持更新将使您能够一次又一次地做出明智的决策。

---

非常感谢大家的阅读，小Mo在这里祝你在末来的 Python 学习职业生涯中一切顺利！
后续小Mo会不定期更新书籍、视频等学习资源，以上这些书籍资料也可通过关注微信公众号免费获取哦！
欢迎关注我们的微信公众号：MomodelAl
同时，欢迎使用「Mo A编程」微信小程序
以及登录官网，了解更多信息：Mo 人工智能教育实训平台
Mo，发现意外，创造可能
注：部分资源来源于互联网，若有侵权，请直接联系作者删除。