谁将成为AI深度学习话事人？“PPT”态势初显，百度、Google、META三强鼎立

成果，这些应用于包含字词识别、自然成因语言处理、量化机影像、人工智慧控制、电子邮件抽取、药品研制等。

数据库科学其网站KDnuggets的粗略估计看出，2018年时，在GitHub的活动功能性、Google上的搜索量、广为人知生物科技媒体Medium上的文章数量以及arXiv上的专著数量，TensorFlow所占去比例都是最多的，遥遥领先于其他厚度深造前提。生物科技生产商历史背景、女明星设计团队、先发占有优势，TensorFlow进一步成最炙手可热的厚度深造前提。

但一家独大的局面也未曾短等待时间太久。年前在定名为META之前，Facebook与Google的相互竞争就年前已是官方的间谍，自然成因一定会将厚度深造前提这块认知科学转型的“必争之地”拱手让人。就在AlphaGo击败李世石的同一年，Facebook之外于是以在酝酿一场将会厚度深造前提之争的克劳德特。

彼时Facebook AI还在用作Caffe、Torch前提。虽然TensorFlow的再行次出现使得基本上很多比较简单的临时工得到简化，但还有许多基于Caffe、Torch前提的研究课题，而Torch这样的前提在用作时却不颇多交通设施，整合者颇多至须要每组应用层手动编著射影，然后再行以一种有用的方式混搭在朋友们。

一个名为Soumith Chintala的人期盼可以整合一新一代的前提，它可以自动射影，而且用作特性量化图。日后，他成了PyTorch的创始人。

TensorFlow在较低速转型更进一步中的，也产生了很多被人恶评的地方，比如API的拥定度、效率和基于静态量化图的编程上的有用功能性等。这些不足之处为相互竞争中的的PyTorch送上了助攻。

2018年，Caffe2代码并入PyTorch ，Facebook主力大力支持的两大厚度深造前提合二为一，PyTorch的转型驶过短等待时间车道，复苏飞行速度令人震惊咂舌。Chintala也参阅，很多研究课题临时工人员喜爱PyTorch。如今，PyTorch现在在学术专著圈呈现出了理论上的占有优势。据粗略估计，在Hugging Face上有85%的基本概念是PyTorchNetflix的，TensorFlow的比例仅为8%。而在最受欢迎的前30个这两项中的，所有这两项都有用作PyTorch，而少于10个基本概念未曾用作TensorFlow。

对八家顶尖研究课题科学杂志的粗略估计数据库看出，诞生之初，为数不多7%的专著用作了PyTorch前提，而到了2021年，这一比例现在下降到了接近80%。

此外，在2019年，有55%的TensorFlow用作者转而用作了PyTorch。

虽然随着PyTorch的复苏，TensorFlow的威势此后，但在IBM公司，TensorFlow几乎占去据着主流前提的左边。

TensorFlow比PyTorch即使如此适用于投入生产环境保护环境。人才培养临时工人员最爱护的是他们在研究课题中的迭代的飞行速度有多短等待时间，他们会这两项回避前提实现新思路的迅捷功能性。相反，IBM公司则认为耐用功能性是最须要这两项回避的。

另外，从一开始TensorFlow就是一个紧贴布防的值得一提的是前提，因为它有一系列可以提升故又称到故又称厚度深造效率的应用软件，比如TensorFlow Serving和TensorFlow Lite。

PyTorch还不尽可能更好地满足IBM公司的需求，因此大多数在投入生产环境保护环境下的整合者都倾向必需用作TensorFlow。但从1.6版本释出开始，PyTorch对投入生产环境保护环境的大力支持也即使如此加融洽，外界认为 PyTorch 会逐渐在此上都缩小与TensorFlow的幅度。

TensorFlow依托IBM公司的布防占有优势，PyTorch凭借其文字处理功能性占有优势，两者一等待时间占去领了全球厚度深造产品，但随着中的国中小企业投身到这场相互竞争中的，这个整体已然再行次出现了变化。

厚度深造前提之争的下半场，“PT”转变成“PPT”

走来2016年，对于厚度深造前提来感叹，是历史功能性的一年，也于是以是在这一年，搜狐的PaddlePaddle源代码，拉开序幕了国产厚度深造前提源代码的第一枪。搜狐的参战，也标志着中的国生物科技中小企业有迅捷功能性参与到认知科学表层技术开发的相互竞争中的。

感叹是，PaddlePaddle的整合与应用于也已颇有些时日。此前的厚度深造前提大多只大力支持单 GPU加法，对于搜狐这样须要对大规模数据库开展处理的中小企业，也许远远不够，极为程度拖慢了研究课题飞行速度。搜狐迫切需要一种尽可能大力支持多GPU、多台电脑程式并行量化的厚度深造模拟器，由此慢慢而来了这个前提的诞生。

2016年搜狐全世界党代表大会上，PaddlePaddle于是以式官方源代码停止使用。毕竟是国产前提，2019年，PaddlePaddle有了中的文名，名为“飞桅”，取自“知感叹白蛇桅，翩然下广津”。

到2020年，国产厚度深造前提百花齐放，欧美顶级生物科技新泽西州公司和研究课题部门逐渐开始源代码自己的厚度深造量化前提，包含旷视的MegEngine、清华大学的Jittor、华为的MindSpore以及一流生物科技的OneFlow等等。

此时，国产前提在技术开发上此后是却是的跟随者。其中的搜狐雏形进发，环境保护工程也雏形起步。飞桅PaddlePaddle作为欧美雏形的源代码前提，基本概念库最多样化，服务业链环境保护也最成规模。它上网停止使用了很多超大规模数据库预锻炼基本概念，可以直接在服务业界落地用作。同时，飞桅PaddlePaddle短等待时间减少AI服务业应用于下限，将认知科学变为中的小中小企业与普通服务业各行各业也能方便用作的应用软件。

并不一定，诸家文字处理，迅捷较低效，成飞桅PaddlePaddle的更有亮点。

如今，在GitHub（全世界最大源代码代码模拟器）上，TensorFlow、PyTorch和飞桅PaddlePaddle组织下的源代码代码仓库star总量仅次于前三，飞桅PaddlePaddle的star数少于1k的repo共计，总star数已少于100k，还在急剧下降。在官方数据库上看，这个国产前提现在可与TensorFlow和PyTorch分庭伉礼。

数据库调研部门IDC释出的2021年月内厚度深造前提模拟器产品市场占有率分析报告也看出，搜狐在中的国厚度深造模拟器产品中的的总合市场占有率短等待时间下降，少于Google和Facebook，跃居第一。

就此，“PyTorch还是TensorFlow”这种“PT”全都二选一的局面已成基本上，厚度深造前提应用于，PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow三强四海的“PPT”时代现在预示。

截至2021月内，飞桅PaddlePaddle现在相辅相成406万整合者，创建了47.6万个基本概念，一站式15.7万家中小企业，帮助中的国中小企业将具体表现化替换话语权借助在自己赶走的。

“PPT”时代，厚度深造前提如何相互竞争

“就我们的经验来感叹，整合者才是催生改天换地的的网站体验背后的驱动力量，比如说是当他们一手交通设施应用软件时即使如此是如虎添翼。”这是Fastly客户解决方案较低级副总裁Adam Denenberg曾感叹过的一句话。“得整合者得天下”，这话放在厚度深造前提一样适用，大力吸引整合者转入，成了“PPT”三大厚度深造前提的主导目标。

而如何获得整合者的欢迎，则要看“PPT”等厚度深造前提的完备功能性、较低效功能性和文字处理功能性。“PPT”间的相互竞争就是最典型的例子。

起初，TensorFlow凭借Google强劲的技术开发实力，做到了技术开发领先，能为人所不能，对于须要将基本概念批量投入生产的人来感叹，TensorFlow强劲的布防前提和故又称到故又称TensorFlow Extended模拟器，使其展示出几乎很强势，慢慢也为它产生日渐多的整合者，其整合乡村环境保护也得到良功能性转型。

但管理系统管理系统设计较低、不易保护、API不拥定等优点几乎都为整合者所恶评，PyTorch再行次出现此后，其强劲的下降势头不小程度上是拜TensorFlow的这些优点所赐，极为一部分整合者转而用作PyTorch。尽管在2019年推出的TensorFlow 2计划功能性地提高了一些情况，但PyTorch的下降势头现在不易助长，相互竞争整体已然呈现出。恐怕连Google自己也未想到，前提的文字处理功能性可以让PyTorch偷走那么多整合者。

而在多国生物科技巨擘的相互竞争正因如此，国产的飞桅PaddlePaddle也以诸家文字处理，迅捷较低效著所称。飞桅同样依托了搜狐的技术开发实力和销售业务应用于积累。在锻炼部分的调用方式上，飞桅集中的了浏览器和客户故又称等多种主流调用方式，并大力支持CPU、GPU、FPGA等较广操作管理系统，从而执意减少用作下限。同时，为了让即使如此多整合者和中小企业尽可能将现有这两项联通到飞桅，做到了从基础锻炼到分布核心彻底源代码。这些奋斗为其产生不少整合者。

飞桅PaddlePaddle上都也曾表示，要转型成具有中的国特色、最适于中的国国情的厚度深造模拟器。从当前欧美产品来看，飞桅所缺少的适用中的文文档与数据库集的整合前提乡村，也是其在“PPT”的相互竞争中的站拥脚跟的更有助力。即使如此适于本土整合者和服务业体系的前提，自然成因会使飞桅即使如此具魅力。

紧接著

感叹是有不少人对国产厚度深造前提的转型持有怀疑态度，厚度深造前提的搭建是一项费时费力的有限工程项目，比如在用作飞桅PaddlePaddle时会担心它的技术开发厚度，感觉反复“造木头”没适当。

但厚度深造技术开发仍在急剧转型，管理系统设计也会跟着提升，强如“PPT”，也并不意味这三个前提现在超出完美的程度，只能感叹各有千秋，最终谁能真于是以致使这个“木头”将会仍有数值，飞桅PaddlePaddle等国产前提依然有不小的机会。

另外，新泽西州政界日渐多地注目认知科学应用于的国际相互竞争，其中的最受其看重的是，防止中的国取得对认知科学的全球仅指派权。上周3月底，新泽西州认知科学国家所安全委员会（NSCAI）向新泽西州国会提交了一份为时756页、关于认知科学应用于相互竞争的分析报告，其中的驳斥了以期回击中的国认知科学转型的同意。这所述在认知科学应用于重构中的国自主可控关键技术开发的重要功能性和全面功能性。

如果把认知科学服务业暗指一栋四楼，那厚度深造前提就好比是最上层，最上层不拥，工艺再行好的四楼也显然要面临坍塌的风险，较低度依赖多国的厚度深造前提便极为于“被卡住了脖子”。有鉴于此，中的国在前进自身认知科学的转型时，无论如何准备好相应的对策，生物科技自立自强是认知科学转型整体的根本坚实，也是向全世界证明中的国认知科学的急剧创新迅捷功能性和底气。

参考资料

Defense One 《Artificial Intelligence》

KDnuggets 《Deep Learning Framework Power Scores 2018》

QQ生物科技 《TensorFlow这两项副局长：我们让AlphaGo即使如此顺畅》

Ryan O‘Connor《PyTorch vs TensorFlow in 2022》

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