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系列文章：硬核科普|深度學習主流開發框架解讀和比較（上篇）
硬核科普|深度學習主流開發框架解讀和比較（中篇）
本文的知識點
通過本文，讀者可以從中學習和掌握的關鍵知識點，包括：
1. 深度學習框架：了解不同的深度學習框架，如PyTorch、TensorFlow和Keras，并理解每個框架的特定優勢和使用場景。
2. 每個框架的技術細節：了解每個框架的技術規格，如所用的編程語言、操作的API級別，以及架構類型
3. 性能比較：理解這些框架在性能上的差異，如速度和處理大數據集的能力，例如Keras適合較小的數據集，而PyTorch和TensorFlow適合處理大數據集并提供高性能。
4. 如何選擇合適自己或行業的框架：學習在選擇深度學習框架時應考慮的因素，如數據集的大小和類型、可用性的模型集，社區支持以及部署相關的流程和工具等。
"我“應該選擇PyTorch還是TensorFlow？
在深度學習框架的選擇上，PyTorch和TensorFlow一直是兩個主要的競爭者。事實上，是否有一個固定的“更好”的答案，實際上取決于具體的應用場景和需求。為了幫助你決定哪個框架最適合你，我們會討論一些關鍵的區別和考慮因素。
首先，雖然PyTorch和TensorFlow都是先進的深度學習框架，它們之間仍有一些關鍵的不同。例如，PyTorch以其對動態計算圖的支持和易用性而聞名，相比之下，TensorFlow雖然擁有更多的庫，但可能需要額外的時間來學習和理解其概念。
在選擇深度學習框架時，最重要的是要清楚自己的目標。如果你希望快速學習且不需要投入太多努力的框架，那么在大多數情況下，PyTorch是一個不錯的選擇。而如果你期望的是一個能夠支持大規模計算并且適用于生產環境的框架，那么TensorFlow可能會是你的理想選擇。
總的來說，關于PyTorch和TensorFlow哪個更好，并沒有絕對的答案。你的選擇應當根據你的具體需求和應用場景來進行。為了幫助你決定哪個框架最適合你，下面通過流程圖的形式，進行解說。
行業工程師
圖 7 行業工程師框架選擇流程圖
如果你在行業環境中從事深度學習的開發工作，并已經在使用TensorFlow，我們建議你繼續使用它。TensorFlow的強大部署框架和端到端的TensorFlow Extended平臺對于那些期望生產化模型的人來說是無比珍貴的資源。然而，TensorFlow的高抽象級別可能會導致編碼時間更長，并需要更深入的計算機科學和工程知識。
相反，如果你有訪問特定于PyTorch的先進模型的需求，你可以考慮轉向PyTorch，特別是在最近發布的TorchServe的幫助下。然而，你可能需要借助ONNX將PyTorch模型進行轉化把集成到TensorFlow的部署流程中。
對于那些正在開發適用于物聯網（IoT）設備或嵌入式系統的機器學習或深度學習應用的人來說，TensorFlow是最佳的選擇，主要是因為其TFLite + Coral管道的支持。然而，如果你正在構建移動應用，PyTorch也是一個不錯的選擇，尤其是借助最近發布的PyTorch Live的幫助。當然，如果你的應用需要處理視頻或音頻輸入，那么你可能更傾向于選擇TensorFlow。
如果你正在啟動一個全新的項目，建議你使用PyTorch構建模型，然后利用TensorFlow的工具進行模型部署。
因此，在必須在多個框架之間做出選擇的情況下，我們總體上建議使用TensorFlow，但特定的情況可能需要具體的考慮。
科研人員
圖 8 科研工作者框架選擇的流程圖
PyTorch是目前研究領域廣泛使用的框架，因此你可以在其上找到大部分最新和最先進的模型。如果你是一名研究人員，且已經在使用PyTorch，我們建議你繼續使用它。它具備研究人員所需要的一切功能，例如強大的GPU能力、易用的API、伸縮性以及出色的調試工具，這使得你可以快速啟動項目。
然而，如果你的研究領域是強化學習，TensorFlow可能是更好的選擇。TensorFlow具有一個針對強化學習的原生agent庫，而且DeepMind的Acme強化學習研究框架也是基于TensorFlow實現的。
PyTorch 2.0的發布為其帶來了更多可能性。它保留了原有的即時執行開發模式和用戶友好的體驗，同時在底層編譯器層面進行了重大的改進和加強，使得PyTorch能夠更高效地運行，并支持動態形狀和分布式計算。
盡管我們鼓勵研究人員嘗試JAX，尤其是在Google的TPUs上進行模型訓練時，但我們認為，大部分研究人員今年仍然會選擇使用PyTorch。
還需要注意，盡管TensorFlow在強化學習領域具有一定優勢，但隨著強化學習在深度學習研究中的使用越來越廣泛，未來幾年PyTorch在這個領域的生態系統可能會變得更加強大。
最后，如果你是一名科研工作者并且需要在這些框架中做出選擇，我們通常推薦使用PyTorch。然而，無論你最終選擇哪個框架，我們建議你在2023年密切關注JAX的發展，因為它的社區正在快速成長，并且越來越多的出版物也開始推薦和使用它。
教育工作者
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