2021年了，大家用TensorFlow還是PyTorch多一點？

觀點一

作者：Yulong

鏈接：https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1826252757

很尷尬的是，業界大多數支撐搜廣推場景的模型，還是用tensorflow，而且惡心的是還是tensorflow 1.x，而且更更惡心的是各家攻城獅早期就與master分叉了，開始自己魔改tf，給這個屎山代碼打上各種補丁。這些陳年老碼已經穩定運行上線了，誰也不敢說從頭開始，用pytorch汰換掉。這樣搞出線上故障誰背的起？每天是身在tf營，心在torch。懷念簡單的model寫法，懷念直接寫個if而不需要用詭異的tf.cond。不要管什么variable scope，也不要擔心是否真的在train還是eval……pytorch團隊趕緊支持大規模kv partition variable，趕緊開發serving部署啊，快解民于倒懸啊！遺民淚盡tf里，南望torch又一年(ToT)/~~~

觀點二

作者：思想火龍果

鏈接：https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1819357374

pytorch統治學術圈。

現在各大頂會開源代碼沒有一絲絲的tensorflow2.x，就連谷歌家自己的論文也是只有torch和jax。零零星星一些tf1的開源代碼。

tensorflow2.x難用嗎？真不難用的，基本就是在用keras，tf.data pipeline 和 tf.distribute 用起來真的省心又快。問題就是現在tf2沒人用啊，也不是不好用，就是你有的pytorch也有，pytorch用得已經好好的了為啥還要換呢？然后你又再搞一個新庫，jax，而且還是用tensorflow寫的，而且還不是像keras，sonet一樣能跟tf混著用的 ?，然后google research開源代碼要不是pytorch就是jax，連自家都不用別人會用么。

谷歌真的挺迷惑的，把keras合并了不去好好搞keras推廣keras，可能再過兩年 import tensorflow as tf 直接報warning “tensorflow is deprecated, please use pytorch instead”

觀點三

作者：小小將

鏈接：https://www.zhihu.com/question/452749603/answer/1822694849

變化太大了，今年面試的實習生，當問他們常用的深度學習框架時，他們清一色的選擇了：PyTorch。

我個人認為幾個原因導致地位逆轉：?

（1）PyTorch的易用性更好（當一個框架本身能衍生很多上層框架時，你就能知道它本身是多么不友好了，說的就是TF），而且生態已經起來了，大部分論文開源都是用PyTorch；?

（2）TF2看起來并不太成功，反而破壞TF1的生態。TF1和TF2往往混雜在一起，讓人摸不著頭腦。?

（3）關于大家最擔心的部署優化問題，其實目前PyTorch也在不斷提升這塊的劣勢，目前Torch->ONNX->TensorRT已經相對成熟了，其他的端側框架如ncnn也支持torch了。當然動態圖比靜態圖確實要多踩一點坑，但帶來的可能是模型迭代效率的提升。?

（4）關于分布式訓練，TensorFlow可能優勢更大，但可能大部分人最多跑個單機多卡就夠了，所以性能上不會差距太大，而且分布式訓練還有很多第三方框架來支持比如horovod。而且本身PyTorch自帶的DDP也不差。

其實我從16年開始接觸深度學習，最早學習的框架是theano，當TensorFlow出來后，theano的使用者就慢慢轉向了TensorFlow，到19年我又開始轉向PyTorch。

每次轉變后，我只能說一句話：真香。聲明：我的觀察只限于在比較卷的CV領域。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】2021 年了，TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架地位又有什么变化吗？...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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