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谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

转载 2019-04-03 0 32
谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

道友留步!TensorFlow已重获新生。

在“PyTorch真香”的潮流中,有人站出来为TensorFlow说话了。

这次来自谷歌的工程师Cassie Kozyrkov。她发表博文称,TensorFlow升级到2.0版本后有了翻天覆地的变化, 对新手更加友好了。

引发这一变化的,是Keras。

在TensorFlow 2.0中,Keras API将成为TensorFlow中构建和训练模型的核心高级API。

谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

在TensorFlow启动项目将变得更简单。

Kozyrkov说, 与TensorFlow 1.X的版本相比,这就是脱胎换骨的变化。

难用的TensorFlow1.X

想要掌握TensorFlow1.X,需要花费不少力气,学习曲线非常陡峭,普通用户只能远远看着。

背后的原因在于,Tensorflow是为从研究到生产的大规模模型而设计的,核心是性能。虽然难学,但只要坚持下去,就能进入机器学习从业者行列了。

然后,就可以用机器学习做一些不可思议的事情了,比如说发现新的恒星,推动医学进步…..

但很可惜,这太难用了,只有少数人能够掌握这种力量。

谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

很多新的AI研究人员,以及不少Tensorflow用户,都喊着“真香”,转投PyTorch,毕竟隔壁家的不需要花太多力气。

还好有Keras,让不少人感受到了一些安慰。

Keras,是一个用于逐层构建模型的框架,可以与多个机器学习框架一起工作,它从一开始就是Pythonic的,设计灵活,易于学习,吸引了不少人的使用和支持。

虽然它是一个从TensorFlow 内部访问的高级 API,但它跟TF没啥关系。

开发者得在好用的Keras和性能强大的TensorFlow之间做出选择。

这就很容易给人一种“PyTorch”真香的感觉。

在TensorFlow2.0中,解决了这个问题。

TensorFlow2.0的变化

谷歌TF工程负责人Karmel Alliso表示,开发者不应该在简单的 API 和可伸缩的 API 之间做出选择,要有一个高级的API,不论是研究MNIST还是研究行星,都能搞定。

于是,Keras成了TensorFlow的高级 API,而且是可扩展的,可以直接从tf.keras使用 TensorFlow的所有高级功能。

而且Keras的简单性,也带到了TensorFlow上。

这种结合,会大幅度减少学习TensorFlow的门槛,对于初学者来说,是非常友好的。

谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

现在,TensorFlow2.0已经推出了Alpha版,如果你有想法, 可以收好下面的教程传送门:

https://www.tensorflow.org/alpha

教程分成了初学者版和老司机版:

初学者版,用的是Keras Sequential API,最简单的入门大法;

老司机版,展示了怎样用命令式来写正向传播、怎样用GradientTape来写自定义训练loop,以及怎样用tf.function一行代码自动编译。

网友:我还是用PyTorch

这篇博文发表了之后,Medium上获得了3K多的“鼓掌”,在Reddit上有了近百条讨论。

TensorFlow和Keras更好地结合起来,让一些人感觉挺好。但在讨论中,有不少网友依旧心心念着“PyTorch”。

有人评价称,这还是没有PyTorch好用,PyTorch感觉就像NumPy,可以在一天内学会,然后它就能正常工作。而学习TF(甚至2.0)会让人感觉自己很笨。

谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

有人说,只要我们有PyTorch,谁会关心TF。

谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

甚至还有“脱粉”的现象:

谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch

你呢?

TensorFlow 2.0还是PyTorch?

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