投稿|PyTorch打败Google( 三 )
我认为PyTorch在大势上的策略才是问题的关键 。
具体有三，一是差异化的产品定位，一是顺应了用户趋势，一是拿住了TensorFlow的反关节 。
三点环环相扣，构成了PyToch的竞争策略 。
先说差异化的产品定位 。
任何一个挑战者进入市场时，都需要通过差异化找到自己的立足之地 。
PyTorch也不例外 。
它发现市场上的用户可以分两个群体，一是工业界，一是学术界，两者有不同的需求 。工业界更关注模型的应用，比如部署、性能等，而学术界更关注模型的开发 。这很容易理解，工业界的基本诉求是稳定，一般模型上线后会跑很长一段时间，而学术界以研究为主，会频繁修改模型以验证想法，对性能要求不高，对部署更不在乎 。
TensorFlow的优势在模型的应用上 。
在Google强大的开发能力下，TensorFlow不仅性能优越，而且支持多端部署，不管是云上的分布式还是边缘的手机端都没问题 。但可能就是因为Google的开发能力太强了，TensorFlow在模型开发的易用性上并不上心 。
PyTorch认识到这是个机会，它在自己的官方论文里，清晰的表达了自己的定位——把研究者放在第一位（put researchers first） 。
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图2 Facebook论文 《PyTorch : An Imperative Style,High-Performance Deep Learning Library》
于是它很快占领了学术界 。
根据paperswithcode的统计，截止2021年10月，论文里PyTorch与TensorFlow的应用比例为86:14，而且TensorFlow下滑明显 。 
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图3 paperswithcode--论文中应用的框架比例
这时市场格局是这样的 。
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图4 PyTorch VS TensorFlow 市场格局1
再说用户趋势 。 地产界有个说法，短期看金融，中期看土地，长期看人口 。
机器学习框架的用户也是有趋势的 。
工程师是怎么来的？高中毕业进入大学，大学读完本科、硕士和博士后，毕业上班，进入工业界 。
这个朴素的道理决定了用户基本是从学术界流向工业界的 。
所以PyTorch占领了学术界，相当于占领了上游 。习惯了PyTorch的人会带着PyTorch进入工业界，同时新同学源源不断进入学术界，又构成了增量用户 。
用发展的眼光看问题，市场是这样的 。
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图5 PyTorch VS TensorFlow 市场格局2
最后说说TensorFlow的反关节 。
周鸿祎在《我的互联网方法论》里提到过一个词叫反关节，小公司一旦拿住大公司的反关节，大公司的优势就会变成包袱，越反抗越疼，只能眼睁睁看你扩张 。
PyTorch就拿住了TensorFlow的反关节 。
构建神经网络有两种技术路线，分别是静态图和动态图，静态图性能好，动态图调试方便 。
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