PyTorch学术界开始大量采用

betway体育最新消息,机器学习调查业界得第一来势汹汹,对于不少企业来说,AI是近期的大议题,而从头打造相当费工,因此用用既有的机器学习框架就很重要了。关注以及推广普及机器学习的线上杂志TheGradient,近期出了机器学习生态调查文章,指出尽管TensorFlow出来的早,受到业界的普遍采用,但是PyTorch因学术界开始大量采用,将有机会后来居上取代TensorFlow的霸主机会。TheGradient先从机器学习的重要学术会议,看机器学习框架的投稿比率,结果发现PyTorch被提及的次数越来越多,呈稳定上升趋势。在2018年PyTorch还不成气候,如今来到2019年大幅成长,TensorFlow在各大会议投稿状况,论文中被提及的次数大多是下降状况。

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PyTorch有三大好处:简单、很好的API、效能好,因此在相对资料较小的研究社群当中,很快被运用。TensorFlow背后尽管是Google,但因为开始有不少研究社群的人采用PyTorch,就连Google内部的研究员也想要尝试不是自家的PyTorch。TensorFlow面临相当大的考验,因此要看Google下一版TensorFlow2.0状况,能否吸引研究者目光,提供够快速验证研究者的研究想定。TensorFlow因为是Google推出的机器学习框架,受到Google以及DeepMind当中的研究者青睐,但难保因为学术社群偏好PyTorch,持续用TensorFlow导致Google研究员因工具选择而远离相关学术讨论。而在职缺数目和GitHub的打星方面,2018到2019年TensorFlow略多过PyTorch,分别是1541和1473笔职缺,打星则是PyTorch比较多,1.37万比上TensorFlow的0.72万打星。TheGradient指出业界状况来说仍然是采用TensorFlow为主,因为TensorFlow推出来的时间比较早,而且TensorFlow对大资料集的处理比较好,布署在商业环境下具备产品化条件,业界往往也更重视稳定性和效能而用TensorFlow。

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PyTorch推出即时编译器(JITCompiler)和TorchScript功能解决效能问题,以及增加处理图像功能,TensorFlow2.0版本能否满足使用者诟病的问题,都会是关注机器学习框架之争的人之后讨论的话题。另外,PyTorch能否走到产品布署的那一步,被有机器学习应用需求的公司采用,也是值得观察的地方。betway体育招商

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