投稿|PyTorch打败Google
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图片来源@视觉中国
文 | 郭华2015年，Google发布了机器学习框架TensorFlow，凭借其在技术上无可争议的统治地位，TensorFlow迅速成为这一领域的霸主 。
2017年，TensorFlow如日中天之际，Facebook发布了PyTorch，谁也没有想到，短短四年后，它竟把前者从王座上拉了下来 。
剥离正义与邪恶后，从某种意义上来说，这就大卫打败巨人歌利亚的故事 。
01 机器学习框架简史什么是机器学习框架？
这要从机器学习说起 。
大家应该都听过人工智能，机器学习就是人工智能的一种实现手段 。机器学习之父Tom Mitchell曾下过这么一个定义——“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P同步增加，则称这个程序可以学习” 。
这里有两个要点，第一是程序，第二是经验 。程序的核心是模型，而经验则表现为数据 。其实这个定义也覆盖了大数据的概念，只不过大数据一般强调数据，机器学习则更突出模型 。
而机器学习框架，简单来说就是一套为机器学习服务的工具，用以加速模型的开发与应用 。
就像你可以用乐高快速搭建出房子、汽车等各种各样的模型一样，乐高就是一种框架 。
所以机器学习框架和机器学习的关系，就像生产关系和生产力一样，机器学习技术的发展决定框架的形态，而框架反过来又可以促进前者的发展 。
比较有名的框架，根据诞生时间排序，主要有2002年的Torch，2007年的Theano，2013年的Caffe，2015年的TensorFlow和Keras和2017年的PyTorch这六个 。
当然，这些只是和本主题相关的，其它还有很多传统AI框架和库，它们每个都满足了某种特定场景，但总体上来看，可以说是多点散发 。
直到2016年AlphaGo大战李世石，这似乎是一个奇点事件 。
我记得首局李世石便投子认输了 。那时我们正在云南团建，AlphaGo不仅打败了李世石，也打败了云南的美景，一路上所有人都在谈论它 。
用李安的话说，“我看不懂，但我大受震撼 。”
受震撼的不止我们，全世界的人和资本都受到了震撼 。
AlphaGo用的技术是深度学习，深度学习是机器学习的一种，其特征在模型上，深度学习的模型是神经网络模型 。
AlphaGo之后，机器学习的方向开始朝深度学习统一 。
对底层框架来说，这相当于吹响了冲锋的号角 。
经过不断的分分合合，它们逐渐形成了两大阵营 。
一个是TensorFlow阵营 。
TensorFlow 2015年由Google开源 。其设计理念和Theano非常相似，所以在Google加持的TensorFlow出现之后，Theano就没什么存在的必要了 。而且Theano的关键创始人Ian Goodfellow也一直在谷歌工作 。2017年，Theano官宣不再维护，同年，Keras被添加到了TensorFlow之中 。这构成了实力强劲的第一阵营 。
一个是PyTorch阵营 。
PyTorch 2017年由Facebook开源 。PyTorch设计之初可以看成是Torch的Python版 。和Theano类似，Torch的关键创始人也一直在Facebook 。Caffe的创始人贾扬清在完成Caffe后先是去了Google开发TensorFlow，随后又到了Facebook 。在Facebook，他开发了Caffe2 。2018年，Torch被标注为不再活跃，其主要维护者宣布精力将主要投入到PyTorch上，同年，Caffe2也被合并到了PyTorch之中 。这构成了第二阵营 。
在一个要素自由流动的市场里，行业成熟的标志是出现头部公司 。
所以TensorFlow和PyTorch的脱颖而出，意味着决战将在它们之间展开 。
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