哪个机器学习框架在学术界和工业界更流行，是 PyTorch 还是 TensorFlow？

Horace He 最近发表了一篇文章，文章总结了2019年机器学习框架的状况。该文章使用几个指标表明PyTorch正迅速成为研究领域的主要框架，而部署在商业/工业环境中的应用程序中，占据主导地位的则是TensorFlow。

康奈尔大学（Cornell University）的研究生Horace He统计了有关 PyTorch 或 TensorFlow 的论文数量，这些论文发表在一系列著名的机器学习方向的大会上，如：ECCV、NIPS、ACL、NAACL、ICML、CVPR、ICCV 和 EMNLP。总的来说，2019 年每个重要的大会上发表的大多数论文都是用 PyTorch 实现的。在视觉相关的会议上，用 PyTorch 与用 TensorFlow 的比例为 2：1，而在自然语言相关的会议上，这个比例为 3：1。在更通用的机器学习大会（如 ICLR 何 ICML）上，会议发表的论文中，PyTorch 被引用的次数更多。

他认为，与 TensorFlow 相比 ，PyTorch 取得进展的原因包括其简洁性、简单的用法和直观的 API，以及（至少）可以接受的性能。

另一方面，作者测量行业采用情况的指标表明，TensorFlow 仍然处于领先地位。所用的指标包括：招聘岗位、GitHub 受欢迎程度、媒体文章数量等等。他总结了学术界和工业界之间存在的差距有三倍的原因。首先，很多公司会尽可能地避免 Python 运行时的开销。其次，PyTorch 不支持移动“边缘”机器学习。巧合的是，Facebook 在 PyTorch 1.3 版本中刚刚加入对移动设备的支持，该版本发布于本月早些时候。再者，缺乏围绕服务相关的功能，这意味着 PyTorch 系统比用 TensorFlow 开发的等效系统更难产品化。

在过去的一年中，PyTorch 和 TensorFlow 在很多方面都变得更加趋于相同了。PyTorch 引入了“Torchscrip”和 JIT 编译器，而 TensorFlow 宣布将从 2.0 版本开始转向执行的“Eager模式 ”。Torchscript 本质上是 PyTorch 的图形化表示。从代码中获取图形意味着，我们可以在C++中部署模型并进行优化。TensorFlow 的 Eager 模式提供了一个命令式编程环境，可以立即评估操作，无需构建图形。在优缺点方面，它和 PyTorch 的 Eager 模式类似。它有助于调试，但是，模型无法导出到 Python 之外进行优化以及在移动设备上运行等等。

将来，这两个框架会比现在更加接近。新的竞争者可能会在代码生成或高阶导数（Higher Order Differentiation）等领域挑战它们。他认为一个潜在的竞争者是 JAX。构建它的人就是流行的Autograd项目的开发者，并且其具有正向和反向模式自动微分（auto-differentiation ）的特性。这允使得高阶导数的计算速度“比 PyTorch/TensorFlow 能提供的要快几个数量级”。

可以通过 Horace He 的推特和他联系。他已经发布了文中用于生成数据集的代码和交互式图表。

原文链接：

PyTorch and TensorFlow: Which ML Framework is More Popular in Academia and Industry