DL框架的未来发展，TensorFlow/MXNet/PyTorch, 选哪个？

DL框架的未来：TensorFlow、MXNet、PyTorch 的抉择与展望

深度学习领域日新月异，其底层工具——深度学习框架——的演进速度同样惊人。TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 作为当前最主流的三大框架，各自拥有庞大的用户基础和社区支持，但它们在设计理念、生态系统和未来发展方向上存在着显著的差异。对于开发者、研究者乃至企业而言，选择一个合适的框架，不仅关乎当前项目的效率，更可能影响到长期的技术积累和战略布局。

这篇文章将深入剖析这三个框架的现状、优劣势，并尝试描绘它们的未来发展图景，希望能为您的选择提供更全面的参考。

1. TensorFlow：从易用到稳定，拥抱生产

TensorFlow 由 Google 主导开发，是深度学习领域当之无愧的“老牌劲旅”。它的成长史几乎就是深度学习普及史的一个缩影。

过往与现状：

Graph 模式的基因： TensorFlow 最初以其静态计算图的模式而闻名。这种模式在构建复杂模型时提供了极大的灵活性和优化潜力，特别是在部署到生产环境时，可以进行高效的图优化和并行计算。然而，这也带来了一个挑战：调试相对困难，即时性不如动态图框架。
Eager Execution 的革新： 意识到动态图的便利性，TensorFlow 在 TensorFlow 2.x 版本中全面引入了 Eager Execution（即时执行），使其在开发和调试的友好性上有了质的飞跃，大大拉近了与 PyTorch 的距离。这标志着 TensorFlow 从一个偏重生产部署的框架，向兼顾研究的灵活性迈进。
强大的生态系统： TensorFlow 的生态系统是其最大的优势之一。
TensorFlow Extended (TFX): 提供了一套完整的机器学习流水线解决方案，从数据验证、特征工程到模型训练、部署、监控，覆盖了 MLOps 的全流程。这使得 TensorFlow 在企业级应用中拥有天然的优势。
TensorFlow Lite & TensorFlow.js: 使得模型可以轻松部署到移动设备、嵌入式设备和浏览器端，极大地拓展了 TensorFlow 的应用场景。
Keras 的深度融合： Keras 作为 TensorFlow 的高级 API，其易用性和模块化设计，让 TensorFlow 的学习门槛大幅降低，深受初学者和快速原型开发者的喜爱。
广泛的社区和文档： 庞大的社区意味着丰富的教程、示例和解决问题的途径。详实且持续更新的官方文档也是其重要的支撑。
硬件加速的深度整合： 作为 Google 的亲儿子，TensorFlow 在 TPU（Tensor Processing Unit）上的支持是无与伦比的，这对于需要大规模分布式训练的用户来说是巨大的吸引力。同时，它对 NVIDIA GPU 的支持也非常成熟。

优势：

生产部署的强大能力： TFX、TF Lite 等工具链使其在生产环境的部署和管理方面表现卓越。
成熟且庞大的生态系统： 覆盖了从研究到部署的全链路需求，并且拥有大量的预训练模型和社区资源。
硬件支持的广度和深度： 特别是在 Google 自家 TPU 上的优化非常突出，同时对主流硬件的支持也非常完善。
Keras 带来的易用性： 大大降低了开发门槛，使得快速构建和迭代模型更加便捷。

劣势：

部分高级特性的学习曲线： 虽然 Keras 极大地简化了许多操作，但要深入理解 TensorFlow 的底层机制，例如如何自定义算子或进行更精细的图优化，仍然需要一定的学习成本。
历史包袱： 由于早期版本的设计理念，部分接口和设计风格可能略显“老派”，与一些新兴的 Pythonic 风格有所差异。

未来展望：

TensorFlow 似乎正坚定地走向“全栈式、生产级”的路线。它将继续优化其 MLOps 工具链，让模型从实验室走向生产的过程更加顺畅。在底层计算方面，TensorFlow 会继续深化对各种硬件（包括未来的新型 AI 芯片）的优化，并保持在 TPU 上的领先地位。同时，通过 Keras 等高级 API 的持续迭代，它也会不断提升开发者的体验，使其在易用性和灵活性上保持竞争力。

2. PyTorch：研究者的宠儿，灵活性与 Pythonic 的代表

PyTorch 由 Facebook（现 Meta AI）主导开发，以其强大的灵活性和 Pythonic 的编程风格，迅速赢得了学术界和研究社区的青睐。

过往与现状：

动态计算图的天然优势： PyTorch 从一开始就采用了动态计算图（DefinebyRun）的模式。这意味着模型的计算图是在运行时动态构建的。这使得 PyTorch 在模型调试、动态模型（如 RNN 中变长序列的处理）以及实现复杂控制流时异常方便和直观，极大地提升了研发效率。
Pythonic 的设计哲学： PyTorch 的设计思路与 Python 的语言特性高度契合，代码风格清晰易读，上手难度相对较低。它将 Tensor 操作与 NumPy 进行了深度融合，使得熟悉 NumPy 的用户可以快速过渡到 PyTorch 的开发。
蓬勃发展的生态系统：
TorchVision, TorchText, TorchAudio: 这些官方库提供了大量常用的数据集、模型架构和数据预处理工具，极大地简化了在计算机视觉、自然语言处理和音频处理领域的研究工作。
TorchServe, PyTorch Live: PyTorch 也在积极构建自己的生产部署解决方案，TorchServe 提供了模型服务框架，而 PyTorch Live 则致力于在移动端进行部署和交互。虽然相比 TensorFlow 的 TFX 在成熟度上仍有差距，但发展势头强劲。
第三方库的繁荣： Hugging Face Transformers、OpenMMLab 等一系列高质量的第三方库，几乎都是基于 PyTorch 构建，这进一步壮大了 PyTorch 的生态系统，使其成为许多前沿研究的首选。
社区的活力与贡献： PyTorch 社区非常活跃，拥有大量高质量的学术论文实现、开源项目和活跃的论坛。这种社区驱动的创新是 PyTorch 最宝贵的财富之一。

优势：

极致的灵活性与易用性： 动态图模式使其在研究和快速原型开发中表现出色，代码逻辑清晰，易于理解和调试。
与 Python 的高度融合： 提供“Pythonic”的开发体验，降低了学习成本。
强大的社区支持和研究前沿的快速跟进： 大量最新的研究成果和模型都优先在 PyTorch 上实现。
丰富的第三方生态： 许多优秀的 AI 开源项目都基于 PyTorch。

劣势：

生产部署相对 TensorFlow 仍需成熟： 尽管 PyTorch 在积极补齐短板，但其在端到端 MLOps 解决方案的成熟度和完善度上，与 TensorFlow 相比仍有一定差距。
部分高级优化和部署可能需要更多手动干预： 某些场景下，为了达到 TensorFlow 级别的部署性能，可能需要更深入的底层操作或更复杂的配置。
对 TPU 的支持不及 TensorFlow 原生： 虽然可以通过 XLA 等方式支持 TPU，但原生支持的深度和流畅性不如 TensorFlow。

未来展望：

PyTorch 的未来将继续围绕“研究的引领者与生产力的提升”展开。它将持续优化动态图的性能和内存管理，并探索将动态图的优势与静态图的优化能力结合起来，例如通过 `torch.compile` 等功能提升运行效率。同时，PyTorch 会加速其在生产部署和 MLOps 方面的投入，力求缩小与 TensorFlow 的差距，使其在各类生产场景下都具备竞争力。保持对最新研究的快速响应和对开发者友好的体验将是其核心竞争力。

3. MXNet：性能与灵活性的折衷，异步计算的先行者

MXNet 由 Apache Software Foundation 孵化，是百度深度学习技术（Deep Learning Technology）的核心框架之一。它以其高效的分布式训练能力、灵活的混合执行模式和较低的内存占用而闻名。

过往与现状：

混合执行模式： MXNet 的一个显著特点是其支持混合执行模式，即可以同时使用命令式（imperative，类似 PyTorch 的动态图）和符号式（symbolic，类似 TensorFlow 的静态图）编程方式。这使得开发者可以在开发时享受动态图的便利，而在部署时利用静态图的性能优势。
高效的分布式训练： MXNet 在设计之初就非常注重分布式训练的效率和可扩展性。其异步计算和高效的内存管理，使其在多 GPU 和多机器的并行训练中表现出色，资源利用率较高。
Gluon API 的易用性： 类似于 TensorFlow 中的 Keras，MXNet 提供了 Gluon API，这是一个更高级、更易于使用的接口，大大降低了开发门槛。Gluon 的动态特性使其非常适合研究和快速原型开发。
丰富的后端支持： MXNet 可以灵活地选择后端计算引擎，包括 CPU、CUDA、cuDNN 等，并且对多种硬件平台都有良好的支持。
社区相对较小： 相比 TensorFlow 和 PyTorch，MXNet 的社区规模相对较小，这意味着在遇到问题时，可供参考的资源和解决方案可能没有那么丰富。

优势：

优秀的性能和资源利用率： 特别是在分布式训练和内存占用方面，MXNet 表现出色。
混合执行模式带来的灵活性： 结合了动态图和静态图的优点。
Gluon API 提升了易用性： 使开发过程更加便捷。
跨平台和硬件支持良好。

劣势：

社区规模和生态系统相对较小： 可用的第三方库、预训练模型和社区支持不如 TensorFlow 和 PyTorch 丰富。
学习资源相对较少： 与前两者相比，学习资料和教程的覆盖面和深度有所不足。
市场占有率相对较低： 这可能导致在招聘或寻找合作时，对框架熟悉的人才相对较少。

未来展望：

MXNet 的未来发展可能会更加聚焦于其性能和效率的优势，尤其是在分布式计算和边缘计算等领域。它可能会继续深化对异步计算的优化，并探索与其他计算框架的协同工作。虽然其社区规模难以与前两者匹敌，但对于特定场景下（如需要极致性能和资源利用率）的用户，MXNet 仍将是一个有力的竞争者。其发展可能更多依赖于特定公司或生态的支持，而非广泛的社区驱动。

谁是未来的赢家？或者说，我该选择哪个？

这个问题没有一个简单的答案，因为“最好”的框架取决于你的具体需求、背景和目标。

如果你是深度学习新手，或者追求快速原型开发和研究：
PyTorch 通常是更好的选择。它的 Pythonic 风格和动态图机制使其学习曲线更平缓，调试更直观，并且能够快速跟进最新的研究进展。
如果你主要关注模型的生产部署、端到端的 MLOps 流水线、或者需要在移动/嵌入式设备上部署：
TensorFlow 凭借其成熟的生态系统（TFX、TF Lite 等）和强大的部署工具，会是更稳妥的选择。
如果你对分布式训练的性能和资源利用率有极致的要求，或者你的团队或公司在 MXNet 上已有较多投入：
MXNet 可以是一个值得考虑的选项。它的异步计算能力和混合执行模式在特定场景下能带来显著优势。

一个更现实的考量是：

生态与社区： 目前来看，PyTorch 和 TensorFlow 的生态系统最为繁荣。这意味着你能找到更多的教程、示例、预训练模型，以及在遇到问题时更容易获得帮助。
未来趋势： 从研究的活跃度来看，PyTorch 占据了很大的优势。而从企业级应用的落地和部署便利性来看，TensorFlow 依然是许多公司的首选。
技能的可迁移性： 学习其中一个框架，会让你更容易理解另一个框架的设计理念。许多核心概念是通用的。例如，掌握了 PyTorch 的 Tensor 操作，理解 TensorFlow 的 Tensor 也会相对容易。

未来的框架趋势 可能是：

1. 融合与取长补短： 各个框架都在向对方的优势领域发展。TensorFlow 拥抱了动态图，PyTorch 也在增强生产部署能力。未来可能会看到更多混合模式的出现，或者更智能的编译器能将动态图优化到静态图的水平。
2. 更高级的抽象： 框架会提供更高层次的抽象，让开发者更专注于模型本身，而不是底层细节。例如，模型构建器、自动化调参、AutoML 等工具会更加普及。
3. 专用硬件的优化： 随着各种 AI 芯片的出现，框架与硬件的深度集成将变得更加重要。TPU 的成功可能会激励其他硬件厂商与框架开发者紧密合作。
4. MLOps 的深化： 框架将不再仅仅是训练模型的工具，而是会与整个机器学习生命周期管理（MLOps）深度融合，提供更完整的解决方案。

最终的建议：

如果你刚刚起步，我倾向于推荐你先深入学习 PyTorch。它的易用性和研究社区的活跃度能让你更快地入门并接触到前沿技术。

如果你有生产部署的需求，或者你的团队更倾向于稳定和成熟的解决方案，那么 TensorFlow 会是一个不错的选择。

MXNet 作为一个性能出色的框架，如果你有特别的需求场景并且愿意深入研究其文档和社区，它也值得尝试。

更重要的是，不要被“选择哪个框架”这个问题所困扰而停滞不前。深度学习的核心概念是共通的，掌握了其中一个框架，你就能更容易地切换到另一个。最好的方法是动手实践，通过完成一些小项目来真实地感受不同框架的特点，找到最适合你的那一个。

谢邀。先发一图热身，CES 2016

http://www. nvidia.com/object/ces20 16.html

上nVidia的CEO Jen-Hsun Huang在说到现代AI引擎的时候把MXNET放在幻灯片上当作代表，视频在19:00开始。

我先从技术角度客观评论一下MXNet和其他平台的对比，帮助楼主选择平台，兼回答一下楼上楼下对MXnet的一些疑问。

讨论一个机器学习系统需要从两方面来讨论，骨骼和肉。骨骼代表一个框架的架构设计思想，，肉代表了比如operator实现了那些，外部样例的支持程度等。肉必须要长在骨头上，骨头的好坏决定了一个框架最终可以走多远和它的扩展性，肉长多少决定了在已有设计框架下面功能的全面性。

从骨骼上面，mxnet的设计思路优于TF

包括TF在内的图计算框架都有一个限制，就是需要用户把所有的计算全部都表示成一张图来高效运行。这么做不论是在逻辑上，调试上以及和运行环境的交互(python)上面都是有一定劣势。这也是为什么torch采取了支持用户把计算拆分成多步来做，用户可以直接利用lua来选择下一步执行什么。用户可以比较简单地对计算进行模块分割，并且根据比如输入长度的不同来直接动态改变需要运行哪一个步骤。

简单来说，Torch为代表的过程式计算更加灵活。但是基于图计算的框架也提供了比如自动多卡并行调度，内存优化等便利条件。

MXNet结合了这两种编程思路, 允许用户自由把图计算和过程计算混合起来, 并且可以对多步执行进行自动多卡调度, 使得程序在需要优化的部分可以非常优化,而必要的时候可以通过过程计算来实现一些更加灵活的操作, 并且所有的操作都可以自动并行（TF只能并行一个图的执行，但是不能并行像torch这样的多步执行的操作）。结果就是MX可以利用更短的代码来实现TF需要深度修改的东西才可以实现的哦东西，如支持变长LSTM的bucketing API需要大约10行python。

为什么TF和Torch会成为这样不同的设计也有它们自己的原因。TF由G的优秀工程师设计，更加注重性能和优化。Torch本身是researcher设计的，更加注重灵活性。真正好的设计需要兼顾这两方面的需求，DMLC的同学因为同时有系统和机器学习的背景，才会做出结合两者优点的设计。这样的设计思路是深度学习框架的未来，也会影响包括TF和torch在内的框架的转变。

从肉上面来看

TF具有更大的开发团体，在各个operator的支持程度上面相对会比MX来的快一些。因为TF的开发团体比较大，所以在可扩展性上面的考虑不需要那么多。其它社区如Theano和Torch的推进速度和MX差不多，不过积累时间比较久一些。

MX本身采取的方法是更加开放，增加可扩展性。MXNet的operator不仅仅局限于MShadow。MShadow只是提供了一个方便的模板，完全可以使用C, C++, CUDA等去实现。同时支持直接采用numpy来写各种operator。另外，目前的mxnet已经做到完全和Torch兼容，以调用所有Torch的Module和Operator （ mxnet/example/torch at master · dmlc/mxnet · GitHub ），所以Torch能做的MXNet就可以做。通过更加灵活地和整个深度学习开源社区整合，达到共同进步的局面。

在社区支持上

MXNet在上一个月里一共有超过1000个commit，从年初到现在，已经有了超过40个Op。在Kaggle里两个比赛使用MXNet取得第一和第三。例如在刚结束的National Data Science Bowl-II里，第三名使用单MXNet model，他是这样评价MXNet ( 3rd place solution for the second national datascience bowl – Julian de Wit – Freelance software/machine learning engineer. ):

Mxnet.

What can I say… great library when you also want to deploy your systems in real-world situations. Especially good windows support is something that is severely lacking from most other libraries.

选择什么东西，总结一下

其实并不需要选择一个唯一的工具，很多工具之间的本质思想是相同的，武林高手也不会因为剑是什么而产生能力的差别。如果想要跑一跑已经有的深度学习代码，其实选择已经有的样例比较方便的就可以了。如果真的要走在前沿，你会发现任何一个工具都不能为完全满足需求，对于系统的深入理解和hacking，修改和不断优化是必须的。

如果想要真正成为理解深度学习系统原理的cutting edge hacker，让自己有能力也可以重头搭建一个比TF还要优秀的深度学习系统，并且在某一些方面有所突破。不妨看一下MXNet，里面有详细的设计文档来解释TF在内的各种优化设计思路，也可以快速地实现现在深度学习框架做不到的功能。举一些例子

• MX是目前唯一一个提供了单机四块980，用比标准Inception更复杂的模型跑完imagenet全集的框架。
  
• MX有最好的内存优化。训练Inception-V3, TensorFlow在K40 12GB显存上只能跑到batch size 32，在MXNet里GTX 980 4G显存就够了。语音上的例子也类似，速度和CNTK一样但是内存只用一半。最近MXNet release的mxnet-memonger进一步优化内存 （https://arxiv.org/abs/1604.06174 github GitHub - dmlc/mxnet-memonger: Sublinear memory optimization for deep learning, reduce GPU memory cost to train deeper nets ), 在一块4G显存的GTX 980上用batch size 128轻松训练一千层的ResNet还有剩余。
  
• MX是所有框架里面最早支持分布式的框架。
  
• 因为其轻量级的设计，MX是目前唯一一个可以直接不修改代码移植到浏览器的框架。今年的GTC 2016的报告里也提到MXnet可以通过TX1部署到无人机上进行实时物体识别 （GPU Technology Conference 2016 ）。
  

这些例子都和MX的设计优势有关。虽然肉不一定长的很全，但是在需要的时候，可以往一个方向发力，快速到达已经有的框架做不到的效果。

技术之外，再说一下关于MXnet的维护和贡献

MXNet的用户并不仅仅只是几个中国学生，它的主要贡献者列表长达100人 Contributors to dmlc/mxnet · GitHub 成员数超过了github能显示的长度 Network Members · dmlc/mxnet · GitHub 当中还包含了多个kaggle比赛的优胜者和机器学习专家。

实际上很多企业也在用mxnet，例如华为和阿里都有一些组在用，很多startup也在用mxnet。

顺便，MXNet的维护者大约一半在读一半已经毕业，大家都没有表示弃坑还在积极坚持维护不断推出新功能，已经毕业的小伙伴们还在他们的公司里积极推广mxnet，也请勿随意下结论。

开源软件不容易，TF是谷歌集中很多领域专家搞起来的，里面优秀的设计思想和实现我们需要学习，而我们也有Caffe，Theano这样不靠干爹完全靠志愿开发人员和社区支持做的很好的深度学习系统，他们是Mxnet的榜样。开源软件从来都不是winner takes all的游戏，每个系统都有自己的优势，MXnet在系统设计上有很多优秀特性，在可扩展性，移动端、内存占用和分布式上有不可替代的优势，欢迎大家多用MXnet多给MXnet贡献代码我们一起茁壮成长，传送门 GitHub - dmlc/mxnet: Lightweight, Portable, Flexible Distributed/Mobile Deep Learning with Dynamic, Mutation-aware Dataflow Dep Scheduler; for Python, R, Julia, Scala, Go, Javascript and more 右上角有一个“fork”的按钮，你不点一下么？