原文標題：《PyTorch 統治學術論文，TensorFlow 只占 4%，LeCun：還能為啥？》

“對于 Python 而言，為什么 TensorFlow 正在慢慢死去？”

這篇觀點尖銳的文章一出，就被 LeCun 的轉發推向風口浪尖：

還能為啥，當然是因為 PyTorch 啊。

緊接著“PyTorch 和 TensorFlow 誰更好？”這個經久不息的論戰再次被掀起，網友們也紛紛開始從文章中找到共鳴、或予以反駁。

有 TensorFlow 深度使用者現身說法：現在我改用 PyTorch 了。

但也有嘗試過好幾種框架的網友表示：TensorFlow 和 Keras 做快速實驗更方便，而且 TensorFlow 看起來對 Apple M1 GPU 支持更好。

當然，在這里面也出現了一些獨特的聲音：

JAX 不比這兩個框架好多了？

所以，文章作者究竟是如何得出這一結論的？

“PyTorch 統治學術論文”

這篇文章的作者 Ari Joury，是法國索邦大學的粒子物理學博士生，但對將 AI 和機器學習方法應用在粒子物理學探索上很感興趣。

作為一個 Python 愛好者，她在接觸兩種框架時察覺到了二者的區別。

好奇哪種框架目前關注度更高，她便對 Stack Overflow 上 3 種主流框架 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 進行了一個統計：

簡單來說，就是 TensorFlow 關注度更高，Keras 陷入停滯甚至下降，而 PyTorch 雖然起步較晚，但這兩年一直呈現關注度穩定上升的趨勢。

（不過，也有網友認為文章中用 Stack Overflow 數據做論據，根本不能算是統計框架的“受歡迎度”，反而只能證明這些框架“讓人困惑的程度”）

那么，為什么會得出“對 Python 愛好者來說，TensorFlow 關注度會繼續下降”這一結論？

Ari Joury 給出了幾大理由。

其一，PyTorch 用起來“更 Python”。

Ari Joury 表示，她使用 Python 編寫 TensorFlow 框架的工作量，可能是 PyTorch 的兩倍，此外后者編寫代碼的感受比 TensorFlow 更自然。

其二，PyTorch 可用模型更多，且更適合學生和研究者使用。

據統計，在 HuggingFace 中，85% 的大模型框架是用 PyTorch 實現的。

剩余的框架中，除了多個框架實現以外，只有 8% 的大模型框架是通過 TensorFlow 實現的。

這意味著 PyTorch 在 AI 大模型研究者中受歡迎程度更高。

不止大模型，使用 PyTorch 實現論文研究框架的人，變得越來越多。

這一觀點也在 Papers with Code 網站統計上得到了印證。

在代碼開源的那些論文研究中，單從框架使用率來看，這 4 年來 PyTorch 占比正急劇上升。

PyTorch 從最初和 TensorFlow 持平，到如今遠超 TensorFlow、穩定成為使用率第一（占比 62%）的框架，相比之下 TensorFlow 占比只有 4%：

其三，PyTorch 的生態發展更快。

雖然目前 TensorFlow 在生態體系上發展比 PyTorch 更好，但從 PyTorch 使用增長情況來看，這一趨勢將在不久的將來得到逆轉。

當然，TensorFlow 自身也有一些不可取代的優勢，例如部署更方便（類似 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite 的工具很多）、以及對其他語言的支持更好等。

畢竟目前對于 JavaScript、Java、C++、Julia 和 Rust 等語言來說，TensorFlow 還是更好的選擇。

PyTorch 則基本以 Python 為中心，即使有個 C++ API，但其他語言的整體支持仍然比不上 TensorFlow。

因此 Ari Joury 最終認為，這兩個框架的選擇，很大程度上取決于用戶對 Python 的喜愛程度。

所以，那些 AI 大牛們又是怎么站隊的呢？

AI 大牛們選擇哪些框架？

除了 Yann LeCun 一直是 PyTorch 的深度支持者以外（畢竟是 Meta 的人），不少 AI 大牛也都表態過自己更看好的框架。

至少在幾年前 TensorFlow 推出 2.0 的時候，“TF2.0 和 PyTorch 誰更好”這個話題就已經開始了。

當時，前 Kaggle 總裁兼首席科學家、fast.ai 創始人 Jeremy Howard，更看好 PyTorch 框架。

Keras 創始人 Fran?ois Chollet，則在這個話題中投了 TensorFlow 一票，當時他認為 PyTorch 會走向下坡路。

至少在 2020 年的時候，他的觀點依舊如此：“如果你是 PyTorch 粉絲，我的工作與你無關?！?/p>

但如今來看，PyTorch 依舊保持一個活躍的狀態。

你更看好哪個深度學習框架呢？

參考鏈接：

• [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

本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：蕭簫

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch 统治学术论文，TensorFlow 只占 4%的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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