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2022年,PyTorch在AI頂會(huì)的占比已經(jīng)上80%了

人工智能
在2021年的各大頂會(huì)中,使用PyTorch的論文數(shù)量已經(jīng)是使用TensorFlow的至少3倍以上,而這一差距還在持續(xù)擴(kuò)大。

從早期的學(xué)術(shù)框架 Caffe、Theano,到后來的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度學(xué)習(xí)再度成為焦點(diǎn)以來,很多機(jī)器學(xué)習(xí)框架成為研究者和業(yè)界工作者的新寵。

2018 年底,谷歌推出了全新的JAX框架,其受歡迎程度也一直在穩(wěn)步提升。很多研究者對其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlow 等眾多深度學(xué)習(xí)框架。

不過,PyTorch 和 TensorFlow仍是ML框架領(lǐng)域的兩大實(shí)力玩家,其他新生框架的力量暫時(shí)還無法匹敵。而PyTorch 和 TensorFlow之間則是此消彼長的關(guān)系,力量對比也在悄悄發(fā)生著變化。

2019年10月,康奈爾大學(xué)本科生、曾在PyTorch 團(tuán)隊(duì)實(shí)習(xí)的Horace He曾對PyTorch 和 TensorFlow在學(xué)界的使用情況進(jìn)行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。結(jié)果顯示,研究者已經(jīng)大批涌向了 PyTorch,不過當(dāng)時(shí)看來,業(yè)界的首選仍然是 TensorFlow。

如下圖所示,從2019年中期開始,在統(tǒng)計(jì)的各大頂會(huì)中,PyTorch從使用率指標(biāo)上就已完成了對TensorFlow的反超。

數(shù)據(jù)收集時(shí)間:2019年10月。

當(dāng)時(shí)的開發(fā)者社區(qū)曾熱議:未來,誰能在 ML 框架之爭中迎來「高光時(shí)刻」?兩年后,Horace He再次給出了更新后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

截止目前,EMNLP、ACL、ICLR三家頂會(huì)的PyTorch的占比已經(jīng)超過80%,這一占比數(shù)字在其他會(huì)議中也都保持在70%之上。短短兩年間,TensorFlow的生存空間又大幅縮小。

PyTorch 在學(xué)界的「超車」

具體到每一家頂會(huì),作者也在圖表中展示了詳細(xì)數(shù)據(jù):

以CVPR為例,在CVPR 2018之前,TensorFlow的使用率還高于PyTorch,而在下一年,局勢立即逆轉(zhuǎn)。

CVPR 2019的PyTorch使用率為22.72%(294篇),TensorFlow的使用率變?yōu)?1.44%(148篇);到了CVPR 2020,這兩個(gè)數(shù)字分別變成了28.49%(418篇)和7.7%(113篇)。

在ICML、ICLR、NeurIPS這些會(huì)議中,依舊是同樣的競爭形勢:

PyTorch一騎絕塵,TensorFlow則持續(xù)下跌。在ICLR 2022中,PyTorch使用率為32.20%(1091篇),TensorFlow跌到了6.14%(208篇),拉開了五倍的差距。

TensorFlow 在學(xué)界還有未來嗎?

所以,退守一方的TensorFlow,怎么就到了今天這個(gè)地步?

在Hackrnews社區(qū),這一話題引發(fā)了開發(fā)者的熱議:

「在學(xué)術(shù)出版中,能夠?qū)⒛愕墓ぷ髋c SOTA 進(jìn)行比較是非常關(guān)鍵的。如果你所在地區(qū)的其他人都使用某個(gè)框架,那么你也應(yīng)該這樣做。過去幾年,Pytorch是我關(guān)注最多的框架了?!?/p>

「但Tensorflow 的一個(gè)亮點(diǎn)是靜態(tài)圖表。隨著模型變得更加密集,并且需要不同的部分并行執(zhí)行,我們在 PyTorch 的運(yùn)行模型中看到了一些挑戰(zhàn)?!?/p>

在這位開發(fā)者看來,如果想并行地做很多事情,Tensorflow 還是有一些特性是其他產(chǎn)品無法比擬的。這完全取決于你在做什么。

還有人說,Tensorflow的式微是因?yàn)槌霈F(xiàn)了策略上的失誤。

「我認(rèn)為 Tensorflow 在學(xué)術(shù)界做出了一個(gè)糟糕的舉動(dòng),因?yàn)樗谠缙诎姹局惺褂闷饋矸浅@щy。當(dāng)然,它的性能總是比 PyTorch 好,但當(dāng)你是一個(gè)工作負(fù)擔(dān)很重的博士生時(shí),你就不太關(guān)心你的代碼是否高效,而更關(guān)心你的代碼是否能work。有人說 PyTorch 的調(diào)試相對輕松,所以那些早期的模型用了PyTorch發(fā)表,后來很多人也就來到了PyTorch?!?/p>

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 機(jī)器之心
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