摘要：但年月，宣布將在年終止的開發(fā)和維護(hù)。性能并非最優(yōu)，為何如此受歡迎粉絲團(tuán)在過(guò)去的幾年里，出現(xiàn)了不同的開源深度學(xué)習(xí)框架，就屬于其中典型，由谷歌開發(fā)和支持，自然引發(fā)了很大的關(guān)注。

Keras作者Fran?ois Chollet剛剛在Twitter貼出一張圖片，是近三個(gè)月來(lái)arXiv上提到的深度學(xué)習(xí)開源框架排行：

TensorFlow排名第一，這個(gè)或許并不出意外，Keras排名第二，隨后是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。

Chollet在推文中補(bǔ)充，Keras的使用在產(chǎn)業(yè)界和整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)圈中最占主流，產(chǎn)業(yè)既包括大公司也包括創(chuàng)業(yè)公司。不過(guò)，在研究社區(qū)，Keras的份額要小很多。

這個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果是使用Google Search Index得到的。

這個(gè)排名讓人想起來(lái)之前Fran?ois Chollet曬的另外一次排名（時(shí)間范圍是2017年4月到7月，綜合Github上issue、fork、contributors等數(shù)據(jù)得到的活躍度），也是TensorFlow和Keras排名第一和第二。

不過(guò)，在Github的那次排名，MXNet、PyTorch的名次明顯上升。

針對(duì)近三個(gè)月來(lái)arXiv的深度學(xué)習(xí)框架排名結(jié)果，有人評(píng)論，他很遺憾Theano排名如此靠后，Theano是他的第一個(gè)框架。

深度學(xué)習(xí)的圖景總是在不斷變化，Theano是第一個(gè)被廣泛采用的深度學(xué)習(xí)框架，由Yoshua Bengio領(lǐng)導(dǎo)的MILA創(chuàng)建和維護(hù)。但2017年9月，MILA宣布將在2018年終止Theano的開發(fā)和維護(hù)。Theano的離開不禁讓人感慨，這也是第一個(gè)退出舞臺(tái)的流行框架。

TensorFlow性能并非最優(yōu)，為何如此受歡迎？粉絲團(tuán)！

在過(guò)去的幾年里，出現(xiàn)了不同的開源Python深度學(xué)習(xí)框架，TensorFlow就屬于其中典型，由谷歌開發(fā)和支持，自然引發(fā)了很大的關(guān)注。

但需要指出，根據(jù)香港香港浸會(huì)大學(xué)褚曉文教授團(tuán)隊(duì)在2017年推出深度學(xué)習(xí)工具評(píng)測(cè)的研究報(bào)告《 基準(zhǔn)評(píng)測(cè) TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的表現(xiàn)（論文）》，TensorFlow的性能在有些時(shí)候表現(xiàn)并非較佳：

僅用一塊GPU，F(xiàn)CN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表現(xiàn)更好；CNN上MXNet表現(xiàn)出色，尤其是在大型網(wǎng)絡(luò)時(shí)；而Caffe和CNTK在小型CNN上同樣表現(xiàn)不俗；對(duì)于帶LSTM的RNN，CNTK速度最快，比其他工具好上5到10倍。

通過(guò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)并行化，這些支持多GPU卡的深度學(xué)習(xí)工具，都有可觀的吞吐量提升，同時(shí)收斂速度也提高了。多GPU卡環(huán)境下，CNTK平臺(tái)在FCN和AlexNet上的可擴(kuò)展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相當(dāng)出色。

這一結(jié)果，反而凸顯出TensorFlow和谷歌強(qiáng)大的號(hào)召力，以及已經(jīng)形成的生態(tài)圈的積極拉動(dòng)影響。

在2017年初的這份報(bào)告中，褚曉文教授指出，硬件和軟件同樣重要，僅僅有硬件是不夠的，沒(méi)有好的軟件，硬件的效能發(fā)揮不出來(lái)，這也是為什么今天有這么多深度學(xué)習(xí)軟件，它們的性能有如此大的差異。

“Torch是很流行的軟件，2002年就有了，那時(shí)候還沒(méi)有深度學(xué)習(xí)。后來(lái)把深度學(xué)習(xí)做進(jìn)去了。2014年就是Caffe，微軟2015年開源了CNTK，接下來(lái)谷歌也開源了他們相應(yīng)的開發(fā)平臺(tái)。第三行是它的粉絲數(shù)量，目前（2017年9月）TensorFlow的粉絲團(tuán)是最龐大的，有6萬(wàn)多個(gè)關(guān)注，相對(duì)來(lái)講，CNTK、Caffe加起來(lái)還沒(méi)有TensorFlow有影響力。最底下是開發(fā)平臺(tái)的維護(hù)情況，隨著硬件的提升，新的算法的提出，每個(gè)軟件都是要不斷的更新?lián)Q代的，TensorFlow的更新是非常頻繁的，基本上每一兩個(gè)月就會(huì)有一個(gè)新的更新，代表著他們對(duì)軟件平臺(tái)的投入?！?/p>

而Keras，則是谷歌在2017年宣布，將Keras作為TensorFlow的高級(jí)API。這意味著Keras被包含在TensorFlow版本中及時(shí)更新。除了TensorFlow，Keras也可以使用Theano或者CNTK作為后端。

其他框架和公司合縱連橫——中國(guó)框架何時(shí)才能上榜？

大家可以點(diǎn)擊上面的鏈接仔細(xì)看TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等框架在各種應(yīng)用場(chǎng)景下的性能。我們性能更好，但為什么用的人還不是最多？為了解決這個(gè)問(wèn)題，開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）格式的發(fā)布于2017年9月橫空出世。

ONNX最初由微軟和Facebook聯(lián)合發(fā)布，后來(lái)亞馬遜也加入進(jìn)來(lái)，并在12月發(fā)布了V1版本。ONNX是一個(gè)表示深度學(xué)習(xí)模型的開放格式。它使用戶可以更輕松地在不同框架之間轉(zhuǎn)移模型。例如，它允許用戶構(gòu)建一個(gè)PyTorch模型，然后使用MXNet運(yùn)行該模型來(lái)進(jìn)行推理。

開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）的Github頁(yè)面

ONNX由微軟、亞馬遜和Facebook等公司共同發(fā)起，宣布支持ONNX的公司還有AMD、ARM、華為、 IBM、英特爾、Qualcomm等。谷歌不在這個(gè)陣營(yíng)中并不令人驚訝。ONNX從一開始就支持Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch，但與其他開源項(xiàng)目一樣，社區(qū)也已經(jīng)為TensorFlow添加了一個(gè)轉(zhuǎn)換器。

在你爭(zhēng)我搶，合縱連橫之下，深度學(xué)習(xí)框架的流行趨勢(shì)似乎很難預(yù)測(cè)。不過(guò)，中國(guó)的開源框架，什么時(shí)候才能在這樣的排名上顯露自己的名字呢？

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