AI 科技評論按：隨著(zhù)深度學(xué)習在計算機視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得的成果越來(lái)越顯著(zhù)，對深度學(xué)習的討論越來(lái)越多。作為當下最熱門(mén)的話(huà)題，從 2015 年至今，短短三年時(shí)間，谷歌、Facebook、微軟等國外巨頭，百度、小米等國內企業(yè)，前后圍繞深度學(xué)習推出一系列開(kāi)源框架。
谷歌于 2015 年底推出 TensorFlow，在開(kāi)源時(shí)，谷歌曾表示，開(kāi)源 TensorFlow 能夠加速谷歌在人工智能上的部署，幫助其在人工智能發(fā)展日益重要的未來(lái)?yè)屨几嘀鲗?。過(guò)去三年間，TensorFlow 在開(kāi)發(fā)者社區享有盛譽(yù)，已成為最為常用的深度學(xué)習框架之一，目前不僅支持 Eager Execution 動(dòng)態(tài)圖機制，還集成了 NVIDIA TensorRT，此外，TensorFlow 中文社區論壇（https://www.tensorflowers.cn）也正式上線(xiàn)。
2016 年初，微軟開(kāi)源 CNTK 深度學(xué)習工具包。CNTK 具有相當不錯的可擴展性、速度和精確性，在語(yǔ)音識別領(lǐng)域被廣泛使用。在隨后的改進(jìn)中，這一框架提供了對 ONNX 標準的更好支持，在分布式訓練上迎來(lái)多項性能改進(jìn)。
2017 年初，Facebook 在 Torch 的基礎上，針對 Python 語(yǔ)言發(fā)布了全新的機器學(xué)習工具包——PyTorch。目前，PyTorch 已經(jīng)融合了 Caffe2 和 ONNX 支持模塊化、面向生產(chǎn)的功能，并保留了其靈活、以研究為中心的設計。
而在國內，2016 年 8 月底，百度開(kāi)源自研深度學(xué)習平臺 PaddlePaddle。2017 年 11 月，PaddlePaddle 發(fā)布三項新功能：PaddlePaddleFluid，PaddlePaddleCloud，PaddlePaddleEDL，這三大新功能的推出，進(jìn)一步加強了 PaddlePaddle 的易用性，提高了效率，并降低了開(kāi)發(fā)者的使用門(mén)檻。
今年7月，小米也擁抱開(kāi)源，發(fā)布自家深度學(xué)習框架 MACE。據悉，MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型，提供轉換工具，可以將訓練好的模型轉換成專(zhuān)有的模型數據文件，同時(shí)還可以選擇將模型轉換成C++代碼，支持生成動(dòng)態(tài)庫或者靜態(tài)庫，提高模型保密性。
這一年，AI 科技評論也在時(shí)刻關(guān)注著(zhù)這些發(fā)展和變化，而關(guān)于使用哪個(gè)深度學(xué)習框架，也一直引發(fā)諸多業(yè)內人士的爭論，到底哪個(gè)框架熱度最高，或許能從 Google Trends 中一窺究竟。
從 Google Trends 過(guò)去三年的統計數據可以看到，在全球范圍內計算機科學(xué)領(lǐng)域，TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、Theano 這五個(gè)框架在 Google 網(wǎng)頁(yè)搜索的熱度中，TensorFlow 一直處于領(lǐng)先狀態(tài)，Keras 位居第二。
而從過(guò)去十二個(gè)月的數據中可以看到，這五個(gè)框架的熱度波動(dòng)較為平緩。
而從中國過(guò)去十二個(gè)月的搜索數據中可以看到，雖然 TensorFlow 的熱度依舊占據領(lǐng)先，但 PyTorch 的平均熱度比 Keras 要高。
從美國過(guò)去十二個(gè)月的搜索數據可以看到，Keras 的搜索熱度大于 PyTorch。
而在搜索框架之后，大家究竟會(huì )展開(kāi)哪些相關(guān)查詢(xún)呢？
基于全球過(guò)去三年間的搜索數據，可以看到，TensorFlow 相關(guān)查詢(xún)排名前三的熱詞分別是：
python tensorflow
tensorflow machine learning
tensorflow github
Keras 相關(guān)查詢(xún)排名前三的熱詞也涉及到 TensorFlow，分別是：
keras python
tensorflow keras
tensorflow
就連 PyTorch 排名前三的熱詞也與 TensorFlow 相關(guān)，分別為：
pytorch github
lstm pytorch
tensorflow
結合以上各類(lèi)統計數據，足以證明 TensorFlow 目前在各類(lèi)深度學(xué)習框架中的統治地位。從過(guò)去一年間的更新來(lái)看，谷歌一直在增強 TensorFlow 的易用性和高效性，如今年推出的 Swift for TensorFlow，將 TensorFlow 計算圖與 Eager Execution 的靈活性和表達能力結合在一起，同時(shí)還注重提高整個(gè)軟件架構每一層的可用性。
此外，還推出 TensorFlow 中文社區論壇，提供技術(shù)問(wèn)答、教程分享、案例展示等多個(gè)欄目，旨在推進(jìn) TensorFlow 在中國的發(fā)展。
當然，對于深度學(xué)習框架的使用之爭一直沒(méi)有停止過(guò)，Keras 和 PyTorch 目前也均有相當龐大的社群。
究竟哪個(gè)框架好用，各個(gè)框架的優(yōu)劣在哪里？雷鋒網(wǎng) AI 研習社社區中有包含各種框架的各類(lèi)干貨教程，相信你看完之后，勢必會(huì ) pick 到最適合自己的深度學(xué)習框架。
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