自PyTorch出道以來，不斷有人表示，發現了這樣的趨勢：
“學術圈正在慢慢地抛棄TensorFlow，轉投PyTorch。”
如今，PyTorch 1.0釋出，ICLR 2019也才截稿不久，又是讨論這個問題的好時節。
Reddit上面，有小夥伴用非常低碳的方法觀察了一下，這兩年的論文用的都是什麼架構：
從ICLR 2018到ICLR 2019的投稿來看，TensorFlow、PyTorch和Keras的搜尋結果數發生了以下變化。
TensorFlow 228→266
PyTorch 87→252
Keras 42→56
雖然，三者資料皆有上升，但一年之間PyTorch搜尋結果漲幅接近200%，好像已經對TensorFlow的寶座産生了威脅。
2017年1月19日，PyTorch第一次公開釋出，到今天還不到兩年，何以發展得這般蓬勃？
PyTorch可能比較善良
PyTorch的确有親和力。
一是容易上手。隻要熟悉Python，就很容易和PyTorch玩耍在一起了。相比之下，學TensorFlow就像在學一種新的語言，文法很複雜，尤其不适合新手。
二是許多操作都很簡潔。比如，Tensor和Numpy之間的互轉，可以在PyTorch裡優雅地完成，而在TF裡就不輕松了。
三是debug友善。PyTorch作為動态圖架構的優勢就展現了，像給Python代碼debug那樣。有人說在TF裡debug，還沒有肉眼看一遍來得快。
四是……
總之，對離開TensorFlow擁抱PyTorch的人類來說，TF的槽點不勝枚舉。
不過，研究人員選擇PyTorch的原因，主要是它非常适合小型項目，适合快速的原型設計，諸如此類。
相對而言，TensorFlow就更适合大規模部署，特别是在需要跨平台部署和嵌入式部署的時候。靜态圖會友善部署。
還是離不開TensorFlow？即便如此，作為研究人員，也還是有理由繼續和TensorFlow在一起。
上個月，名叫Jeff Hale的資料科學家，做過一次
深度學習架構排行榜。
他收集了各式各樣的資料，其中一項就是GitHub活躍度：
TF的标星 (Star) 、分叉 (Fork) 、關注量 (Watch) 和貢獻者 (Contributor) 四項名額，對手皆是望塵莫及。
普及率當仁不讓，資源也是最多，許多模型都能找到TF的代碼實作。使用者量大，遇到問題也容易找到解決的方法。
成熟的生态系統，大概就是這個樣子吧。就算有諸多不便，依然是家園。
PyTorch 1.0三大更新 昨天，Facebook在F8大會上釋出了PyTorch 1.0 rc1。這次重大更新，主要包括三點：
· 加了個新的混合前端 (Hybrid Front End) ，支援從Eager模式到圖形模式的追蹤，填補研究和生産部署之間的鴻溝；
· 加了個改進過的torch.distributed庫，讓使用者能在Python和C++環境之間，更快地訓練模型；
· 加了個Eager模式C++接口，來支援那些需要高性能、低延時才能完成的研究。
原文釋出時間為：2018-10-4
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