点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货

在右上方 ··· 设为星标 ★，与你不见不散

仅作分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除

转载于：量子位

AI博士笔记系列推荐

周志华《机器学习》手推笔记正式开源！可打印版本附pdf下载链接

4年半，全球下载量突破1个亿，仅过去1个月，便有超过1000万的下载。

这就是TensorFlow提交的最新成绩单 。

谷歌AI负责人 Jeff Dean (传奇“姐夫”)非常激动：

当我们在2015年11月，将TensorFlow作为一个开源项目发布时，我们希望外界机器学习研究人员在使用它时，和我们在 Google AI 的体验一样。

看到它的下载量突破1亿，我感到非常自豪。

Keras 作者、谷歌深度学习专家 François Chollet 也发推文表示：

仅过去的一个月，就有超过1000万次的下载量，它正在加速发展。

当然，毫无悬念的，网友们在姐夫推特下面写下了老梗：

但我们现在在用Pytorch。

为什么TensorFlow能取得如此成绩？

在姐夫的推特中，还提到了2015年发布TensorFlow时的博客。

这一天，谷歌发布了TensorFlow的“白皮书”，并很快将其开源。

而它的故事，也就从这一时刻开始谱写。

凭借谷歌不容小觑的影响力，消息在技术圈内迅速传开，然而在圈外，却没有想象中的那么轰动。

直到2016年，AlphaGo 引爆了大众对人工智能的热情，AI 也逐渐渗透进各行各业中，Tensorflow 则成为一个现象级的技术名词，被普通大众所熟知。

Tensorflow在2017年2月发布了1.0.0版本，也标志着稳定版的诞生。

早期的TensorFlow还是有不少被人诟病的地方，比如API的稳定性、效率和基于静态计算图的编程上的复杂性等等。

历经几年的时间，TensorFlow不断地优化，同时吸取了像Pytorch这样框架的有点，逐步地在解决这些缺点。

2019年，谷歌推出了TensorFlow 2.0，这是平台发展历程中，称得上是一个重要的里程碑。几大亮点包括：

• 专注于简单性和易用性，大大简化API

• 方便开发人员使用Keras 和 eager execution 轻松构建模型

• 提高TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 部署模型的能力

直到现在，TensorFlow 已经迭代到 2.2.0 版本，更加强调性能与生态系统的兼容性，以及核心库的稳定性。

除了性能上的不断优化，TensorFlow的成功也得益于它的生态。

TensorFlow 可以说，建立了一个非常强大的生态系统，包含各类库、扩展以及工具，能够满足研究人员和开发人员实现端到端机器学习模型的各种需求。

对于研究人员来说，TensorFlow提供了最尖端的机器学习研究模型，例如，T5模型可以实现语音到文本的转换。

产品开发人员可结合使用TensorFlow与Keras等工具构建各种应用产品。TensorFlow Hub还提供大量预训练模型。

此外，开发人员可以利用TensorFlow Lite等工具，轻松将机器学习模型部署到各种设备上。

道阻且长，比任何时候都具有挑战性

TensorFlow取得如此成就固然是值得赞叹，但与此同时，它所面临的挑战也是巨大的——甚至是前所未有的。

除了自身性能、易用性和生态等方面的发展因素外，更多的挑战可能来自同类深度学习框架的竞争。

包括Pytorch、MXNet、Caffe、Keras等等，它们自身有着各自的亮点和特性，这也就造成了用户选择方面的差异。

那么，这些开源深度学习框架之间的竞争如何？

鉴于不是所有框架都公布了“下载量”这个指标，我们从GitHub上的关注度来做个对比。

若是有更好的对比指标，欢迎在评论区交流。

首先是TensorFlow，GitHub上的小星星已经达到了14.4万。

Keras在GitHub上的小星星为4.82万。

Pytorch在GitHub上的小星星为3.86万。

Caffe在GitHub上的小星星为3.02万。

MXNet在GitHub的小星星为1.87万。

如根据GitHub小星星的数量来决定开源深度学习框架的流行程度，那么排名就是：

TensorFlow> Keras >Pytorch>Caffe>MXNet

如此之外，国内的深度学习框架也在逐步发力：百度飞桨、华为 MindSpore、旷视 MegEngine、清华 Jittor。

在GitHub上的小星星分别是11.3K、1K、2.1K和1.4K。

对于全球深度学习框架的汹涌发展，TensorFlow全球产品总监 Kemal El Moujahid 就曾表示：

我们非常乐于看到行业取得发展。现在，全球范围来看，虽然机器学习和 AI 的普及度还处在初期阶段，但是我们不能忘了最终的目标：在全球推广普及机器学习和 AI。

参考链接

https://twitter.com/JeffDean/status/1260077064847147011
https://twitter.com/fchollet/status/1260073069424504832
https://www.cnblogs.com/dittoyi/p/11032423.html
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661056719866435618&wfr=spider&for=pc

end

这是我的私人微信，还有少量坑位，可与相关学者研究人员交流学习 

目前开设有人工智能、机器学习、计算机视觉、自动驾驶（含SLAM）、Python、求职面经、综合交流群扫描添加CV联盟微信拉你进群，备注：CV联盟

王博的公众号，欢迎关注，干货多多

王博的系列手推笔记（附高清PDF下载）：

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第一章思维导图

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第二章“模型评估与选择”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第三章“线性模型”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第四章“决策树”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第五章“神经网络”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第九章

点个在看支持一下吧