2019机器学习框架之争：与Tensorflow竞争白热化，进击的PyTorch赢在哪里？

譬喻，按照2018年到2019年的数据，TensorFlow在雇用的页面上有1541个新事变岗亭，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此刻已经云云受研究职员接待了，但它在家产上还没有同样的乐成呢?

显而易见的第一个谜底就是行使风俗。TensorFlow比PyTorch早几年问世，而财富接管新技能的速率要比研究职员慢。

另一个缘故起因就是TensorFlow在财富顺应方面优于PyTorch，什么意思呢?要答复这个题目，我们必要知道研究职员和家产界的需求有何差异。

研究职员体谅的是他们在研究中迭代的速率有多快，这凡是是在相对较小的数据集(可以在一台呆板上运行的数据集)上，并在8个GPU上就可以运行。这凡是不是出于对机能的思量，而是更存眷可以快速实现本身的设法。

而家产界则以为机能是最优先思量的。固然运行时速率进步10%对研究职员来意义不大，但这可以直接为公司节减数百万美元。

（编辑：湖南网）

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