投稿|PyTorch打败Google( 四 )
TensorFlow一开始选择的是静态图，PyTorch是动态图，这就是产品差异化背后的技术原因 。
不过这种技术选择带来的影响是长期的，因为图的构建方式确定了，框架的API也就随之确定了 。
API是框架和用户之间的接口，像汽车的方向盘和刹车 。同时就像汽车不能随便升级成用刹车挂档、方向盘加油一样，API也必须力求稳定 。
事实上所有严肃的基础软件都会把避免breaking change（破坏式升级）当作API设计的首要原则 。
所以TensorFlow在看到PyTorch靠动态图不停抢占市场的时候，自己却动弹不得，因为它升级就需要改变API，而它的用户基数越大，它就越难作出改变 。
只能缝缝补补往里继续加东西，比如Keras 。
但PyTorch并没闲着，它站稳脚跟后开始向工业界扩张 。2018年，PyTorch借助合并Caffe2，在性能和部署上大大前进了一步 。
这相当于打到了TensorFlow的大本营 。
TensorFlow终于坐不住了，于是以壮士断腕的决心，不顾breaking change的恶名，2019年把TensorFlow升级到了2.0，重构API，增加动态图 。
有人说这体现了Google的傲慢，它视开发者如草芥 。还有人建议Google出一个技术团队，把原来在TensorFlow1.0上的能跑的东西在2.0上重新实现一遍 。
但可能它也是没办法，总不能坐以待毙吧 。
04 后记仔细想想，PyTorch的三点其实是一点，叫一点的三个方面可能更加准确 。
这样的分析或许有点马后炮的意思，但不管PyTorch是有意为之还是纯属巧合，这个边缘崛起的故事还是相当值得一看 。
那是不是说TensorFlow就这样输掉了？
并不是，前边提到，只是决战会在他们两个之间展开，现在功能上两者几乎齐平，但从用户存量来说，TensorFlow的绝对值应该比PyTorch还要多不少 。
而且未来还有新变量，那就是云 。
云作为一种新的软件分发机制，势必对软件的市场格局产生深远影响 。根据Google的测算，2029年，77%的企业IT将以云为主 。
谁在云上做的好，谁才是最终赢家 。
不过我觉得真正精彩的是框架背后的人 。框架的分分合合叫趋势，人的流动才是故事 。
比如Torch的创始人里，Ronan Collobert在Facebook，而Samy Bengio去了Google；比如Caffe的作者贾扬清，读博时自己开发了Caffe，毕业后去Google参与了TensorFlow，之后又到Facebook，在这里不仅开发了Caffe2，还推动了PyTorch跟Caffe2的合并……
颇有东汉末年群雄并起，有识之士纵横天下的意味 。
【投稿|PyTorch打败Google】而所谓最终格局，与其说是趋势上的客观必然，不如说是他们推动下的主观偶然 。
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