2021 年了，TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架地位又有什么变化吗？
PyTorch：灵活性与研究人员的宠儿继续巩固优势
PyTorch在2021年依旧是学术界和研究人员的首选，其核心优势在于它的动态计算图（Dynamic Computation Graph）。
易用性与迭代速度： 动态图带来的直观易懂的编程体验，使得模型调试、修改和实验变得异常高效。这对于需要快速迭代和探索新想法的研究者来说是巨大的吸引力。在2021年，这种优势愈发明显，尤其是在需要复杂控制流（如RNN、Transformer变体）和高度定制化网络结构的研究中，PyTorch的灵活性让它脱颖而出。
Pythonic风格： PyTorch与Python生态的深度融合，让很多熟悉Python的开发者能更快上手，感觉更自然。它的API设计也更加简洁、易于理解。
社区活跃度与生态系统： PyTorch社区的活跃度在2021年依然保持高涨。围绕PyTorch涌现了大量高质量的第三方库和工具，例如：
Hugging Face Transformers: 这是一个现象级的项目，极大地推动了自然语言处理（NLP）的发展。Hugging Face的Transformer库几乎全部基于PyTorch（虽然也支持TensorFlow），其模型易用性和覆盖范围令人惊叹，成为NLP领域事实上的标准。在2021年，随着BERT、GPT3等模型的广泛应用，Hugging Face的流行也进一步巩固了PyTorch在NLP领域的地位。
PyTorch Lightning: 这个库为PyTorch提供了更高级别的抽象，极大地简化了训练代码的编写，减少了样板代码，让研究人员可以更专注于模型本身，而不是训练细节。它在2021年获得了广泛关注和使用。
torchserve: 随着模型部署需求的增加，PyTorch推出了torchserve，一个灵活且易于使用的模型服务工具，方便将PyTorch模型部署到生产环境。
性能提升： PyTorch在性能优化方面也持续发力，例如通过TorchScript将Python代码转换为静态图以提高推理速度，以及对各种硬件加速的支持。
TensorFlow：工业界的稳定基石，拥抱灵活性
TensorFlow在2021年依然是工业界大规模部署的首选，尤其是在需要生产环境稳定性和成熟生态系统的场景下。
TensorFlow 2.x 的成熟与改进： TF 2.x 引入的Eager Execution（即时执行）模式，使得TensorFlow的编程体验大大改善，更接近PyTorch的动态图。这在很大程度上弥补了TF 1.x时代代码冗长、调试困难的缺点。在2021年，TF 2.x已经相当成熟，开发者对Eager Execution的接受度更高。
Keras 的强大助力： Keras作为TensorFlow的高级API，在2021年依然是新手入门和快速原型开发的首选。它提供了简洁、模块化的接口，让构建和训练神经网络变得轻而易举。Keras的易用性是TensorFlow吸引大量用户的关键因素之一。
TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js： TensorFlow在移动端和Web端部署方面的生态系统依然非常强大。TensorFlow Lite（TFLite）为移动和嵌入式设备提供了高效的推理解决方案，而TensorFlow.js则允许在浏览器中运行和部署模型。这些在2021年仍然是TensorFlow在边缘计算和Web AI领域的重要优势。
TensorFlow Extended (TFX)： TFX为端到端的ML流程提供了全套解决方案，从数据验证、特征工程、模型训练到模型部署和监控，为企业级ML应用提供了坚实的基础。在2021年，对于需要构建和维护复杂、可扩展的ML流水线的公司而言，TFX的价值更加凸显。
性能优化与硬件支持： TensorFlow在硬件优化方面一直做得很好，特别是在Google自家TPU上的表现。虽然PyTorch在TPU上的支持也在不断完善，但TensorFlow在TPU上的成熟度和优化程度依然是其优势。
两者的交融与竞争：
互学借鉴： 可以看到，TensorFlow 2.x 引入Eager Execution，明显是借鉴了PyTorch的动态图优势。反过来，PyTorch也在不断加强其部署和生产环境的能力，如torchserve和TorchScript。
生态位的差异： PyTorch更像是“研究者的瑞士军刀”，以灵活性和快速迭代取胜；而TensorFlow更像是“工业界的坚实基石”，以稳定、成熟的生态和部署能力为核心。
JAX 的崛起： 值得一提的是，在2021年，Google推出的JAX也开始吸引一部分研究者的目光。JAX以其基于NumPy的API、自动微分（autograd）和XLA编译器的高性能，在某些特定场景下（尤其是需要大量函数转换和高性能计算的研究）展现出独特的优势。虽然JAX的生态系统尚不如TF和PyTorch成熟，但它代表了深度学习框架发展的一个新方向。
多框架使用： 很多团队和个人在实际工作中会根据项目需求，灵活使用两个框架。例如，在研究阶段可能偏爱PyTorch，在部署阶段则可能考虑TensorFlow，或者使用类似ONNX这样的中间表示来跨框架转换。
总结2021年的关键点：
PyTorch继续主导研究和NLP领域： Hugging Face的成功是PyTorch在NLP领域地位的最好证明。
TensorFlow在工业界部署和大型项目上依然稳固： TFX和Keras的成熟度是其重要优势。
Eager Execution的普及让TF和PyTorch编程体验更接近： 缩小了开发门槛的差异。
边缘计算和Web端部署，TensorFlow仍有优势： TFLite和TF.js是其杀手锏。
JAX开始崭露头角： 在特定研究领域，JAX的潜力不容忽视。
总的来说，2021年，TensorFlow和PyTorch并没有出现谁颠覆谁的局面。它们各自在优势领域继续深耕，同时也在不断学习和融合对方的优点，以满足日益增长的AI应用需求。对于开发者而言，理解两者的核心优势和适用场景，并根据具体项目选择合适的工具，才是最重要的。
网友意见
被迫用了两个月tensorflow来描述一下感受。
tensorflow是一个google内部生态很好的东西，但不是一个适合开源的东西，比如说：
1. Google内部支持mapreduce级别的读取SSTable，pytorch用户经常遇到的训练过程中的IO bottleneck在这里不存在
2. 内部跑tensorboard非常流畅，不会出现local运行时log一多就卡住了
3. AutoGraph对并行的支持很好，随便写for循环速度都还可以，pytorch可能要非常小心地去对tensor往batch维度reshape
4. serving端各种方便
5. TPU加持，现在TPU V4的速度快的有点过分了
那么问题来了，明明以上这些都是系统级服务，企业级支持，tf的文档却总是默认用户都是小学生，比如，默认教程从model.fit（）开始，单机单卡，跑mnist。哪个用tf的人不是自己写custom dataloader，custom training loop呢
如果只是google自己用，tf的一些特性确实舒服，但是放在社区里其它实验室根本用不上这些特性，这才是pytorch收拢人心的地方，虽然google也在推jax来替换掉静态图这部分，但是文档例子都太不全了。
这种情况也不是google推出的框架里第一次出现了，从bazel到angular，还有tensorflow，一贯的google风，做出来的第一目的是为了服务自家需求，开源只是顺手做的事情，至于非google用户怎么用怎么适配，没人关心…隔壁pytorch每一个版本每一个cuda环境都提供一个编译好的wheel，tensorflow这边根本不管。
tensorflow的未来现在来看是很不明朗的，一方面整个tf组已经从brain team撤出来了，而brain都在推jax，另一方面eager模式在tpu上支持并不好，而google内部基本都用tpu，那问题来了，内部都不会去用eager模式优化eager模式，更不要指望外部去优化，tf未来大概率逐渐被jax慢慢取代
变化太大了，今年面试的实习生，当问他们常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了：PyTorch。
我个人认为几个原因导致地位逆转：
（1）PyTorch的易用性更好（当一个框架本身能衍生很多上层框架时，你就能知道它本身是多么不友好了，说的就是TF），而且生态已经起来了，大部分论文开源都是用PyTorch；
（2）TF2看起来并不太成功，反而破坏TF1的生态。TF1和TF2往往混杂在一起，让人摸不着头脑。
（3）关于大家最担心的部署优化问题，其实目前PyTorch也在不断提升这块的劣势，目前Torch->ONNX->TensorRT已经相对成熟了，其他的端侧框架如ncnn也支持torch了。当然动态图比静态图确实要多踩一点坑，但带来的可能是模型迭代效率的提升。
（4）关于分布式训练，TensorFlow可能优势更大，但可能大部分人最多跑个单机多卡就够了，所以性能上不会差距太大，而且分布式训练还有很多第三方框架来支持比如horovod。而且本身PyTorch自带的DDP也不差。
其实我从16年开始接触深度学习，最早学习的框架是theano，当TensorFlow出来后，theano的使用者就慢慢转向了TensorFlow，到19年我又开始转向PyTorch。每次转变后，我只能说一句话：真香。
声明：我的观察只限于在比较卷的CV领域。
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