深度学习框架的作用

问：什么是深度学习框架？

答：帮助我们构建、训练和部署神经网络模型的工具。

问：为什么深度学习需要专门的框架？

答：简化复杂的数学运算、优化计算性能等等。

深度学习框架概述

早期的深度学习框架多种多样；不过就像商业战争一样，消亡与合并，最后受众最广的两个框架就是Pytorch和TensorFlow。

PyTorch

开发时间：PyTorch 由 Facebook 的人工智能研究实验室（FAIR）开发，于 2016 年 发布。

设计初衷与应用场景：PyTorch 最初设计的主要目标是为了学术研究和快速原型开发。其开发理念是为了提供一种更灵活、动态的框架，帮助研究人员和开发者能够快速构建和测试新的神经网络模型。PyTorch 的“动态图”机制允许用户像编写普通 Python 程序一样逐步构建和运行神经网络，使得调试和实验非常方便。

• 动态计算图 使得调试和代码可读性显著提升，用户可以立即查看每一行代码的执行结果。

TensorFlow

开发时间：TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，于 2015 年 正式发布。

设计初衷与应用场景：TensorFlow 的设计初衷是为了大规模的分布式训练和生产环境的部署。它继承了 Google 的第一代深度学习系统 DistBelief 的一些经验，目的是为 Google 内部和外部用户提供一个灵活且高效的框架，用于研究和实际应用中的深度学习模型训练和推理。TensorFlow 的设计重点是确保它能在各种不同硬件平台（如服务器、GPU、移动设备等）上高效运行，并能在大规模分布式系统中进行训练。

通过设计初衷和应用场景，我们可以看到，在阶段一，谷歌是为了在设备进行部署开发的TensorFlow，PyTorch则是主要方便模型构建，便于学术研究。

截止到22年，顶会八成以上的深度学习框架采用的都是PyTorch。

TensorFlow 生态系统中还有多个工具，能够帮助开发者将深度学习模型部署到不同的设备和平台。 TensorFlow Lite、TensorFlow Serving 和 TensorFlow.js 。

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级版本，专门用于在移动设备（如 Android 和 iOS）、嵌入式设备和物联网（IoT）设备上运行深度学习模型。

TensorFlow Serving 是一个专门用于生产环境的高性能模型服务框架，旨在将 TensorFlow 训练好的模型部署为服务，以便为外部请求提供推理功能。

TensorFlow.js 是用于在 浏览器 和 Node.js 环境中运行深度学习模型的库。它允许开发者用 JavaScript 来构建和训练模型，或者在浏览器中运行已有的 TensorFlow 模型。

阶段二

TensorFlow

TensorFlow 1.x 版本强调静态图构建和高性能优化，但复杂的 API 和调试困难让初学者感到不友好。最终截止跟新1.15.0版本。

TensorFlow 2.x版本引入了 动态图机制（Eager Execution），使得计算图在执行时即时构建。用户可以像在 Python 中执行普通代码一样编写 TensorFlow 代码，这大大提高了灵活性和易用性。

 2017 年，随着 TensorFlow 的普及，Keras 被正式并入 TensorFlow，成为 TensorFlow 的官方高层 API。Keras 提供了一种更加简单、直观的方式来定义神经网络，用户可以通过几行代码构建复杂的模型。这特别适合初学者和快速原型开发。尽管 Keras 的界面简单，但由于它依赖于 TensorFlow 的底层计算，它可以利用 TensorFlow 的所有优势，如 GPU 加速、分布式训练、模型优化等。Keras 的并入使得 TensorFlow 生态系统更加统一。用户可以无缝地使用 TensorFlow 的其他组件（如 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite）来进行模型部署，而无需在多个框架之间转换。

PyTorch

 2017 年，Caffe 的核心开发人员之一 Soumith Chintala 加入了 Facebook 并参与了 PyTorch 的开发。后来，Caffe 的第二个版本 Caffe2 被 Facebook 开发并集成到 PyTorch 中，形成了更为现代化和灵活的深度学习框架。因此，Caffe2 确实在某种程度上与 PyTorch 融合了，并成为了 PyTorch 的一部分。这种集成主要是为了提升框架的灵活性和生产部署能力。

小结

可以看到，无论是TensorFlow还是PyTorch都在学习对方的优势，TensorFlow2.x版本通过Keras明显的提升了便捷性和可操作性；而Pytorch也同时在部署端发力。

1、值得注意的是，在2.10.0版本之后TensorFlow放弃了对Windows的GPU支持，如果使用Windows系统进行训练，只能选择PyTorch。

2、许多论文都是采用的Pytorch框架，研究算法模型的话，开源代码比较多，学习资源比较丰富。

3、但不能忽视的是，linux系统下TensorFlow大规模部署的优势。