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2019年,TensorFlow被拉下马了吗?

来源:未知 时间:2019-04-13
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本文中,作者通过GitHub、Medium文章、arXiv论文和领英等维度评估了不同神经网络框架的最新发展趋势。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

2018年9月,作者曾就需求、使用和受欢迎程度三方面比较了所有主要的深度学习框架,其中TensorFlow是无可争议的重量级冠军,PyTorch是赢得大量口碑的后起之秀。

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过去的六个月,领先的深度学习框架又有什么变化呢?

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TensorFlow 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

为回答这一问题,作者不仅查看了Indeed、Monster、LinkedIn和SimplyHired上的职位列表数量,而且评估了谷歌搜索量、GitHub动态、Medium和ArXiv文章以及Quora主题关注者的变化。总的说来,这些资源全面描述了需求、使用和兴趣三方面的增长。

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从工具本身来说,近来TensorFlow和PyTorch框架都出现了几项重大发展。

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2018年10月,PyTorch v1.0预发布,同时fastai v1.0发布。二者的发布是标志框架成熟的重大里程碑。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

2019年3月4日,TensorFlow 2.0 alpha版发布,增加了一些新功能,改善了用户体验。TensorFlow 2.0 alpha版更紧密地集成了Keras,作为其高阶API。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

方法论 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

Keras和fastai与TensorFlow和PyTorch紧密集成在一起,因而本文在比较时将二者包含在内。Keras和fastai还为评估TensorFlow和PyTorch提供了可以参考的评估范围。 可思数据-人工智能资讯平台

Keras和fastai

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作者在本文中不会探究其他深度学习框架。作者希望收到反馈,证明Caffe、Theano、MXNet、CNTK、PaddlePaddle、DeepLearning4J或Chainer值得讨论。虽然这些深度学习框架各有其优点,但就其增长轨迹而言,似乎不太可能接近TensorFlow或PyTorch。这些框架也未能与TensorFlow或PyTorch紧密耦合。

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搜索日期为2019年3月20日-21日。源数据在谷歌表格中。

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让我们看一下各类深度学习框架的结果吧! 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

在线职位列表变化

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为了确认哪种深度学习库在当今求职市场中受欢迎,作者搜索了Indeed、LinkedIn、Monster和SimplyHired中的职位列表。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

作者首先搜索术语「机器学习」,其后为框架/库名。所以,作者以「机器学习 TensorFlow」评估TensorFlow。基于历史比较的原因,作者采用了这种评估方法。不包含「机器学习」的搜索没有产生明显不同的结果。搜索区域是美国。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

作者从2019年3月的职位列表数量中减去六个月前的数量,结果如下:

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TensorFlow的职位列表增长略高于PyTorch。Keras的职位列表也出现了增长——约是TensorFlow增长的一半。FastAI依然没有出现在任何职位列表中。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

需要注意的是,除了LinkedIn,PyTorch在所有求职网站上的增加职位列表数量都超过了TensorFlow。还需要注意的是,就绝对项而言,TensorFlow出现在职位列表中的数量几乎是PyTorch或Keras三倍。

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平均谷歌搜索活动的变化 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

最大搜索引擎中的网页搜索是衡量受欢迎程度的一个标准。作者查看了过去一年里Google Trends的搜索历史。作者还搜索了全世界对「机器学习」和「人工智能」分类的兴趣。谷歌没有给出绝对搜索数量,但提供了相对数据。

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作者将过去六个月与在之前六个月的搜索兴趣平均分进行比较。 可思数据

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在过去六个月,TensorFlow的相对搜索数量减少,而PyTorch的相对搜索数量增加。 内容来自可思数据

下图来自谷歌,直接显示了过去一年的搜索兴趣。

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TensorFlow显示为蓝色,Keras黄色,PyTorch红色,fastAI绿色。

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新Medium文章

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Medium是数据科学文章和教程的流行阵地。作者希望读者可以喜欢! 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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