2020年深度进修框架比拟速读

有TensorFlow的“弘大蓝图”在前，PyTorch能云云快速崛起，首要缘故起因在于：支持动态计较图，提供了很好的机动性；易用性强，近乎傻瓜式操纵很是亲民；有很是细致清楚的官方教程，吸引了大量开拓者和研究职员，社区敏捷壮大。今朝很多新颁发的论文都回收PyTorch作为论文实现的器材。假如你是一名科研事变者，PyTorch或者会是你的首选。

上风归因：

简捷。PyTorch在计划上更直观，追求只管少的封装，建模进程透明，代码易于领略；

易用。应用异常机动，接口相沿Torch，契实用户思想，尽也许地让用户实现“所思即所得”，不外多记挂框架自己的约束；

社区。提供完备的文档和指南，用户可以通过全面的教程完成从入门到进阶，有疑问也可以在社区中得到各类实时交换的机遇。

踩坑预警：

出产情形陈设仍存在大题目。PyTorch能在学界一枝独秀，首要是由于“研究”更注重快速实现、验证本身的设法，而不太注重陈设的题目，一样平常“怎么快怎么来”。但在业界，陈设的快速和不变是须要的。不然做尝试时节减下来的时刻，都要在出产上线时更加还归去。

小结：PyTorch的易用性是毋庸置疑的“王牌”。越来越多的人由于这一点开始进修PyTorch，不外其在家产界的陈设题目也不容回避。显然，当你充实相识到这些利弊时，就应该大白这些深度进修框架都是器材，学的越多，可选择的余地越大。

官方网站：https://pytorch.org/

海内深度进修框架自研之路

2020年上半年，华为Mindspore、旷视MegEngine、腾讯TNN、清华Jittor等数个国产AI框架渐次公布开源，接头的热度一向在一连。最近一流科技的OneFlow又创始性地引入Actor模子和SBP机制，以其奇异计划引起存眷。许多人也开始思索：在已有成熟的开源深度进修框架并拥有完备生态的环境下，中国企业和机构是否有须要再另造一套框架？自研深度进修框架的创新空间又有多大？

近几年，基本技能的“卡脖子”题目逐渐浮出水面。不久前美国当局宣布的“芯片禁令”将华为逼到了很是被动的田地。前事不忘后事之师，中国要想成长好新一代的人工智能，通过自主研发来把握AI底层技能无疑是未雨绸缪的重要设施。因此自研深度进修框架长短常须要的。不外局中人也都知道要逾越那些已有的成熟的框架也是很难的，那么出路安在？

固然许多人以为深度进修框架的融合是时之所趋势，TensorFlow2.0和PyTorch也简直是越来越像了，但现实上深度进修框架的市场是很大的，用户需求也是多样的，这就注定不行能由某个企业、某个产物把持。就像TensorFlow也曾一家独大，但PyTorch横空出世后敏捷形成两强坚持的排场，要害就在于两者计划初志的差别。TensorFlow面向家产界，偏重推理，在陈设上实现了家产级的不变；PyTorch面向学术界，偏重实习，足够简朴易用，能告竣快速实现和验证。最终两者在各自面向的规模都建立了王者职位。

差别化也许将是深度进修框架自研之路上的制胜要害。纯真依赖仿照的框架必定是没有出路的，怎样与现存的成熟的深度进修框架区别开来进而打造自身亮点是浩瀚开拓团队所要思量的。PaddlePaddle模子库富厚，MegEngine追求实习推理一体化，Mindspore深耕自动并行的实习手段，OneFlow专注漫衍式情形下的机能晋升……对比“一枝独秀”，“百花齐放”无疑更有利于海内深度进修框架的长足成长。

【结语】深度进修框架作为AI底层器材，对小我私人而言是进入深度进修天下的一把钥匙，把握深度进修框架并不便是领略了深度进修，要在AI开拓中有所作为，要害照旧要真正领略框架背后的技能、实践和生态。

（编辑：湖南网）

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