2022年,PyTorch在AI顶会的占比已经上80%了
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来源丨机器之心
编辑丨极市平台
导读
在2021年的各大顶会中,使用PyTorch的论文数量已经是使用TensorFlow的至少3倍以上,而这一差距还在持续扩大。
从早期的学术框架 Caffe、Theano,到后来的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度学习再度成为焦点以来,很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。
2018 年底,谷歌推出了全新的JAX框架,其受欢迎程度也一直在稳步提升。很多研究者对其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。
不过,PyTorch 和 TensorFlow仍是ML框架领域的两大实力玩家,其他新生框架的力量暂时还无法匹敌。而PyTorch 和 TensorFlow之间则是此消彼长的关系,力量对比也在悄悄发生着变化。
2019年10月,康奈尔大学本科生、曾在PyTorch 团队实习的Horace He曾对PyTorch 和 TensorFlow在学界的使用情况进行了数据统计。结果显示,研究者已经大批涌向了 PyTorch,不过当时看来,业界的首选仍然是 TensorFlow。
如下图所示,从2019年中期开始,在统计的各大顶会中,PyTorch从使用率指标上就已完成了对TensorFlow的反超。
数据收集时间:2019年10月。
当时的开发者社区曾热议:未来,谁能在 ML 框架之争中迎来「高光时刻」?两年后,Horace He再次给出了更新后的统计结果。
截止目前,EMNLP、ACL、ICLR三家顶会的PyTorch的占比已经超过80%,这一占比数字在其他会议中也都保持在70%之上。短短两年间,TensorFlow的生存空间又大幅缩小。
PyTorch 在学界的「超车」
具体到每一家顶会,作者也在图表中展示了详细数据:
以CVPR为例,在CVPR 2018之前,TensorFlow的使用率还高于PyTorch,而在下一年,局势立即逆转。
CVPR 2019的PyTorch使用率为22.72%(294篇),TensorFlow的使用率变为11.44%(148篇);到了CVPR 2020,这两个数字分别变成了28.49%(418篇)和7.7%(113篇)。
在ICML、ICLR、NeurIPS这些会议中,依旧是同样的竞争形势:
PyTorch一骑绝尘,TensorFlow则持续下跌。在ICLR 2022中,PyTorch使用率为32.20%(1091篇),TensorFlow跌到了6.14%(208篇),拉开了五倍的差距。
TensorFlow 在学界还有未来吗?
所以,退守一方的TensorFlow,怎么就到了今天这个地步?
在Hackrnews社区,这一话题引发了开发者的热议:
「在学术出版中,能够将你的工作与 SOTA 进行比较是非常关键的。如果你所在地区的其他人都使用某个框架,那么你也应该这样做。过去几年,Pytorch是我关注最多的框架了。」
「但Tensorflow 的一个亮点是静态图表。随着模型变得更加密集,并且需要不同的部分并行执行,我们在 PyTorch 的运行模型中看到了一些挑战。」
在这位开发者看来,如果想并行地做很多事情,Tensorflow 还是有一些特性是其他产品无法比拟的。这完全取决于你在做什么。
还有人说,Tensorflow的式微是因为出现了策略上的失误。
「我认为 Tensorflow 在学术界做出了一个糟糕的举动,因为它在早期版本中使用起来非常困难。当然,它的性能总是比 PyTorch 好,但当你是一个工作负担很重的博士生时,你就不太关心你的代码是否高效,而更关心你的代码是否能work。有人说 PyTorch 的调试相对轻松,所以那些早期的模型用了PyTorch发表,后来很多人也就来到了PyTorch。」
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