【AI干货】深度学习主流框架对比

付少万岁

中国深度学习开源框架市场形成三强格局：Facebook的 Pytorch、百度的飞桨 PaddlePaddle 、 谷歌的TensorFlow，占据市场前三份额超过 80%。



深度学习框架是用于开发和运行人工智能算法的平台，它为软件人员开发人工智能提供了模块化的基础，一般提供数据输人、编写神经网络模型、训练模型、硬件驱动和部署等多种功能。

当前，人工智能基础性算法已经较为成熟，为了让开发人员更便捷地使用这些算法和模型来开发特定的人工智能应用，各大厂商纷纷发力扶植算法模型东西库，并将其封装为软件框架供开发人员使用。

● Tensorflow



人工智能框架TensorFlow的初始版本源于2015年，由谷歌大脑团队开发并发布在Apache 2.0开源许可证下。
TensorFlow是谷歌大脑的第二代机器学习东西，谷歌旗下部署的商业应用包罗搜索、图片、地图、广告、翻译等等都与此有关。一个显著的例子是，近年来深度学习神经网络的成长，各国语言文字翻译（机翻）准确度的提高，TensorFlow在此中起到了重要感化。
TensorFlow编程接口撑持Python和C++。随着1.0版本的发布，相继撑持了Java、Go、R和Haskell API的alpha版本。2.0版本又把Keras的相关API都嵌入到tf中，使得其功能更加强大。但由于版本变换过大，因此1.0版本的代码在2.0版本好多都报错，造成版本升级迭代困难。
在2017年，Tensorflow独有鳌头，处于深度学习框架的领先地位，尤其是工业级应用范围。；但截至目前已经和Pytorch不争上下，甚至略输于Pytorch。
长处：

• 1）TensorFlow 具有广泛的应用范围，可以应用于自然语言措置、图像识别、语音识别等多个范围。
  
• 2）TensorFlow 有着丰硕的文档和大量的教程，使得开发者易于上手。
  
• 3）TensorFlow 可以灵活地运行在多种硬件平台上，包罗 CPU、GPU 和 TPU 等。
  
• 4）TensorFlow 提供了高层次的 API，使得开发者可以快速地构建、训练和部署深度学习模型。
  

错误谬误：

• 1）TensorFlow 的学习曲线较为陡峭，需要花费较长时间学习。
  
• 2）TensorFlow 的部门功能需要使用较为复杂的 API 实现，需要较高的技能程度。
  
• 3）在某些任务上，TensorFlow 的性能不如其他一些深度学习框架，如 PyTorch。
  
• 4）TensorFlow 有时候会因为版本更新等原因导致代码不兼容。
  

● PyTorch



PyTorch是由科技公司Meta人工智能团队开发的开源Python机器学习东西，它的呈现比TensorFlow晚了近一年，但它兼收并蓄地改良了当时主流的包罗其他几个AI框架Caffe、Torch，由此开发的基于自动微分，且使用动态计算图的新一代AI框架。
PyTorch起步之初就迎合了大量开发者的需求与习惯，逐渐成长为与TensorFlow并列最受欢迎的两大AI框架之一。
长处：

• 1）灵活性高：PyTorch 的动态图机制使得模型构建非常灵活，可以轻松地进行调试和迭代。
  
• 2）易于使用：PyTorch 的 API 设计非常直不雅观，易于上手和使用。
  
• 3）优秀的性能：PyTorch 的计算图构建方式使得它可以高效地运行计算，尤其是在 GPU 上。
  
• 4）强大的社区撑持：由于 PyTorch 被广泛使用，因此有一个复杂而活跃的社区，提供了大量的文档、教程和示例代码。
  

错误谬误：

• 1）可能不够不变：由于动态图机制的使用，PyTorch 在训练大型模型时可能会因为内存不足而崩溃，需要进行更多的手动内存打点。
  
• 2）部署相对困难：相对于 TensorFlow，PyTorch 的部署相对困难，这主要是因为 PyTorch 缺乏与 TensorFlow 相似的出产级别工3）具链和部署方式。
  

原本先入为主的TensorFlow缘何被PyTorch后来居上？
——在人工智能机器学习深度学习神经网络范围，谷歌团队已经历了第一代专有机器学习系统DistBelief（TensorFlow的前身）的部署，所以当TensorFlow进入工业范围的时候，优势非常之大。但是后来的市场变化，PyTorch在开发者社区大受欢迎，以至于其在学术研究范围全面胜出，而TensorFlow的优势也正逐渐为之蚕食。
● PaddlePaddle



飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰硕的东西组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的财富级深度学习平台。

百度在鼎力推广该框架，能提供丰硕的算力撑持和技术撑持，且百度开源了众多模型和应用，是人工智能入门的一个好选择，且能在模型上面进行一系列魔改。
长处：

• 1）分布式训练：PaddlePaddle撑持数据并行和模型并行两种分布式训练模式，可加速模型训练。
  
• 2）动态图模式：PaddlePaddle撑持静态图和动态图两种模式，动态图模式使得模型开发和调试更加灵活和高效。
  
• 3）高效的模型推理：PaddlePaddle提供了高效的模型推理引擎，撑持多种硬件平台上的高速推理，包罗CPU、GPU和FPGA等。
  
• 4）强大的东西集：PaddlePaddle提供了一系列丰硕的东西集，包罗自动化数据措置、高效的数据增强、高可视化的模型训练过程、以及高效的模型转换东西等。
  

错误谬误：

• 1）算子库较少：PaddlePaddle的算子库相对于TensorFlow和PyTorch等框架来说较少，不撑持一些新型的算子实现。
  
• 2）API 相对复杂：PaddlePaddle的API较为复杂，学习曲线相对较陡峭，对于初学者来说可能会有必然难度。
  

所以同学们此刻想要着手学习人工智能的话，优先学习PyTorch框架和PaddlePaddle框架即可，有余力再去钻研 Tensorflow框架。
咱们《人工智能直通车实战班》课程大纲中，这部门也是按照当下真实企业中的应用情况来设计的，主要讲解Pytorch。