为什么谈论深度学习工具时，很少有人讨论matlab的神经网络工具包？
你提的这个问题很有意思，也很有代表性。确实，在当前的深度学习浪潮中，当我们谈论主流的工具和框架时，Matlab的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，现在更名为Deep Learning Toolbox）似乎总是被排除在外，或者讨论的声音相对较弱。这背后并非没有原因，而是由多种因素共同作用的结果。
1. 生态系统的“非主流”定位：
首先，我们需要认识到Matlab本身的用户群体和使用场景。Matlab最初是为科学计算和工程仿真设计的，在学术界和特定工程领域（如信号处理、控制系统、图像处理）有着深厚的根基和广泛的应用。它的用户往往是研究人员、工程师，他们习惯于其矩阵运算的便利性、集成开发环境（IDE）的友好性和丰富的功能库。
然而，在深度学习这个快速发展且日新月异的领域，主流的开发者社区和开源文化占据了主导地位。Python，凭借其简洁的语法、庞大的社区支持、海量的第三方库（NumPy, SciPy, Pandas等）以及成熟的包管理系统（pip, conda），迅速成为了数据科学和人工智能的首选语言。而围绕着Python，TensorFlow、PyTorch、Keras等一系列强大的深度学习框架如雨后春笋般涌现，并形成了活跃的开源生态系统。
Matlab在深度学习领域虽然也推出了Deep Learning Toolbox，并且功能也很强大，但它始终是在一个相对封闭的商业软件生态系统中运行。这意味着：
开源社区的活力差异： 尽管Matlab有其用户社区，但与Python庞大且高度活跃的开源社区相比，其在深度学习相关话题的讨论热度、新模型和算法的快速迭代、以及开源项目的数量和贡献度上存在明显差距。很多最新的研究成果和技术实践，往往会第一时间出现在Python社区，并以开源项目的形式被大家使用和讨论。
招聘和技能需求的影响： 在当前的人工智能招聘市场，精通Python和TensorFlow/PyTorch是普遍的要求。而能够熟练使用Matlab进行深度学习开发，在很多情况下并不被视为是“主流”技能。这反过来又影响了大学和培训机构的课程设置，进一步巩固了Python的统治地位。
与其他工具的集成： 在实际的工程项目中，深度学习模型往往需要与数据采集、预处理、模型部署、后端服务等多个环节集成。Python及其生态系统提供了非常顺畅的集成方案，例如与Web框架（Flask, Django）、数据处理工具（Spark）等无缝对接。Matlab在与其他非Matlab工具的集成方面，虽然也在不断进步，但相比之下，其原生生态系统的封闭性让这种集成变得不够“自然”或“便捷”。
2. 开发模式和灵活性的差异：
Matlab的优势在于其“交互式计算”和“脚本化编程”的模式，非常适合快速原型开发和实验。它的IDE集成了代码编辑、调试、变量查看、绘图等功能，对于习惯于这种环境的开发者来说非常高效。
然而，在深度学习的实践中，许多任务需要极高的灵活性和定制化能力，尤其是在研究前沿领域。
模型的灵活性和自定义层： 虽然Matlab的Deep Learning Toolbox支持自定义层，但与PyTorch等框架相比，其在定义复杂、非标准网络结构时的便利性和表达能力，可能存在一定的差距。PyTorch的动态计算图特性（尽管TensorFlow也在向此靠拢）使得模型构建和调试更加直观和灵活，尤其是在处理变长输入、条件计算等场景时。
底层控制和优化： 一些深度学习的研究者和工程师需要深入到模型的底层，进行细粒度的控制和性能优化，例如自定义算子、内存管理策略等。在这种情况下，虽然Matlab提供了底层访问接口，但其抽象层级和可操作性可能不如直接面向C++或CUDA编程的Python框架。
模型部署的挑战： Matlab模型部署（例如通过MATLAB Compiler或Embedded Coder）通常需要目标平台上也安装了Matlab Runtime，或者需要将模型转换为其他格式（如ONNX）。而基于Python的框架，通常有更加成熟和多样化的部署方案，可以直接部署到云端、移动设备、边缘计算设备等多种平台，并且与许多现有的生产环境集成更紧密。
3. 成本和许可的考量：
Matlab是一款商业软件，其许可费用相对较高。虽然它提供了非常全面和专业的功能，但对于个人开发者、初创公司或者预算有限的学术研究团队来说，这是一笔不小的开销。
与之形成鲜明对比的是，Python及其主要的深度学习框架（TensorFlow, PyTorch, Keras）都是开源且免费的。这极大地降低了进入深度学习领域的门槛，吸引了全球范围内的开发者和研究人员参与其中，也促进了技术的快速普及和发展。
因此，当人们在谈论“深度学习工具”时，往往会自然而然地倾向于那些免费、开源且拥有庞大用户基础的解决方案。Matlab的Deep Learning Toolbox虽然功能强大，但在成本和普及度上，很难与免费的Python生态系统竞争。
4. 社区习惯和信息传播：
信息传播和社区习惯是影响讨论热度的重要因素。当大多数关于深度学习的新闻、教程、博客文章、学术论文中的代码示例都以Python为主时，自然就会形成一种“主流”认知。人们倾向于学习和使用那些更容易获得资源和支持的工具。
如果你在网上搜索“深度学习教程”、“如何训练一个CNN”、“最新的NLP模型实现”，你看到的绝大多数结果都会指向Python相关的资源。这种信息不对称和社区习惯的惯性，使得Matlab的神经网络工具箱在公开讨论中的能见度自然降低。
总结一下：
虽然Matlab的Deep Learning Toolbox是一款功能强大且在特定领域有优势的深度学习工具，但它在深度学习领域讨论较少，并非因为其本身不行，而是因为：
生态系统差异： Python在开源社区的活跃度、第三方库的丰富性以及开发者社区的主导地位，使得Python成为了深度学习领域的“事实标准”。
灵活性和底层控制： 虽然Matlab在不断进步，但在模型的灵活性、自定义能力和底层控制方面，一些前沿的研究者可能更倾向于Python的框架。
成本和可访问性： Matlab的商业许可限制了其普及，而免费开源的Python及其框架大大降低了使用门槛。
社区习惯和信息传播： 绝大多数深度学习资源和实践都围绕Python展开，进一步巩固了其主流地位。
这并不是说Matlab不好，而是说在“谈论”深度学习工具时，人们的关注点和选择会受到上述多种因素的影响。如果你的工作流程和团队成员更习惯于Matlab，或者你的项目本身就高度依赖Matlab的其他功能，那么Deep Learning Toolbox依然是一个非常不错的选择。但从更宏观、更广泛的社区讨论角度来看，它确实显得相对“安静”了。
1. 生态系统的“非主流”定位：
首先，我们需要认识到Matlab本身的用户群体和使用场景。Matlab最初是为科学计算和工程仿真设计的，在学术界和特定工程领域（如信号处理、控制系统、图像处理）有着深厚的根基和广泛的应用。它的用户往往是研究人员、工程师，他们习惯于其矩阵运算的便利性、集成开发环境（IDE）的友好性和丰富的功能库。
然而，在深度学习这个快速发展且日新月异的领域，主流的开发者社区和开源文化占据了主导地位。Python，凭借其简洁的语法、庞大的社区支持、海量的第三方库（NumPy, SciPy, Pandas等）以及成熟的包管理系统（pip, conda），迅速成为了数据科学和人工智能的首选语言。而围绕着Python，TensorFlow、PyTorch、Keras等一系列强大的深度学习框架如雨后春笋般涌现，并形成了活跃的开源生态系统。
Matlab在深度学习领域虽然也推出了Deep Learning Toolbox，并且功能也很强大，但它始终是在一个相对封闭的商业软件生态系统中运行。这意味着：
开源社区的活力差异： 尽管Matlab有其用户社区，但与Python庞大且高度活跃的开源社区相比，其在深度学习相关话题的讨论热度、新模型和算法的快速迭代、以及开源项目的数量和贡献度上存在明显差距。很多最新的研究成果和技术实践，往往会第一时间出现在Python社区，并以开源项目的形式被大家使用和讨论。
招聘和技能需求的影响： 在当前的人工智能招聘市场，精通Python和TensorFlow/PyTorch是普遍的要求。而能够熟练使用Matlab进行深度学习开发，在很多情况下并不被视为是“主流”技能。这反过来又影响了大学和培训机构的课程设置，进一步巩固了Python的统治地位。
与其他工具的集成： 在实际的工程项目中，深度学习模型往往需要与数据采集、预处理、模型部署、后端服务等多个环节集成。Python及其生态系统提供了非常顺畅的集成方案，例如与Web框架（Flask, Django）、数据处理工具（Spark）等无缝对接。Matlab在与其他非Matlab工具的集成方面，虽然也在不断进步，但相比之下，其原生生态系统的封闭性让这种集成变得不够“自然”或“便捷”。
2. 开发模式和灵活性的差异：
Matlab的优势在于其“交互式计算”和“脚本化编程”的模式，非常适合快速原型开发和实验。它的IDE集成了代码编辑、调试、变量查看、绘图等功能，对于习惯于这种环境的开发者来说非常高效。
然而，在深度学习的实践中，许多任务需要极高的灵活性和定制化能力，尤其是在研究前沿领域。
模型的灵活性和自定义层： 虽然Matlab的Deep Learning Toolbox支持自定义层，但与PyTorch等框架相比，其在定义复杂、非标准网络结构时的便利性和表达能力，可能存在一定的差距。PyTorch的动态计算图特性（尽管TensorFlow也在向此靠拢）使得模型构建和调试更加直观和灵活，尤其是在处理变长输入、条件计算等场景时。
底层控制和优化： 一些深度学习的研究者和工程师需要深入到模型的底层，进行细粒度的控制和性能优化，例如自定义算子、内存管理策略等。在这种情况下，虽然Matlab提供了底层访问接口，但其抽象层级和可操作性可能不如直接面向C++或CUDA编程的Python框架。
模型部署的挑战： Matlab模型部署（例如通过MATLAB Compiler或Embedded Coder）通常需要目标平台上也安装了Matlab Runtime，或者需要将模型转换为其他格式（如ONNX）。而基于Python的框架，通常有更加成熟和多样化的部署方案，可以直接部署到云端、移动设备、边缘计算设备等多种平台，并且与许多现有的生产环境集成更紧密。
3. 成本和许可的考量：
Matlab是一款商业软件，其许可费用相对较高。虽然它提供了非常全面和专业的功能，但对于个人开发者、初创公司或者预算有限的学术研究团队来说，这是一笔不小的开销。
与之形成鲜明对比的是，Python及其主要的深度学习框架（TensorFlow, PyTorch, Keras）都是开源且免费的。这极大地降低了进入深度学习领域的门槛，吸引了全球范围内的开发者和研究人员参与其中，也促进了技术的快速普及和发展。
因此，当人们在谈论“深度学习工具”时，往往会自然而然地倾向于那些免费、开源且拥有庞大用户基础的解决方案。Matlab的Deep Learning Toolbox虽然功能强大，但在成本和普及度上，很难与免费的Python生态系统竞争。
4. 社区习惯和信息传播：
信息传播和社区习惯是影响讨论热度的重要因素。当大多数关于深度学习的新闻、教程、博客文章、学术论文中的代码示例都以Python为主时，自然就会形成一种“主流”认知。人们倾向于学习和使用那些更容易获得资源和支持的工具。
如果你在网上搜索“深度学习教程”、“如何训练一个CNN”、“最新的NLP模型实现”，你看到的绝大多数结果都会指向Python相关的资源。这种信息不对称和社区习惯的惯性，使得Matlab的神经网络工具箱在公开讨论中的能见度自然降低。
总结一下：
虽然Matlab的Deep Learning Toolbox是一款功能强大且在特定领域有优势的深度学习工具，但它在深度学习领域讨论较少，并非因为其本身不行，而是因为：
生态系统差异： Python在开源社区的活跃度、第三方库的丰富性以及开发者社区的主导地位，使得Python成为了深度学习领域的“事实标准”。
灵活性和底层控制： 虽然Matlab在不断进步，但在模型的灵活性、自定义能力和底层控制方面，一些前沿的研究者可能更倾向于Python的框架。
成本和可访问性： Matlab的商业许可限制了其普及，而免费开源的Python及其框架大大降低了使用门槛。
社区习惯和信息传播： 绝大多数深度学习资源和实践都围绕Python展开，进一步巩固了其主流地位。
这并不是说Matlab不好，而是说在“谈论”深度学习工具时，人们的关注点和选择会受到上述多种因素的影响。如果你的工作流程和团队成员更习惯于Matlab，或者你的项目本身就高度依赖Matlab的其他功能，那么Deep Learning Toolbox依然是一个非常不错的选择。但从更宏观、更广泛的社区讨论角度来看，它确实显得相对“安静”了。
网友意见
更；评论区的「全世界只有我们cs专业的玩法才是对的」的魔怔综合症患者真是让人开眼了……
对于绝大部分正常人来说，目的都是解决问题，用什么工具只取决的怎么解决问题最高效。我们对工具不存在信仰。
在绝大多数传统工科，MATLAB都是行业事实标准。广大科研工作者做研究的时候，使用MATLAB或者任何自己最熟悉、相关资源积累最丰富的平台是再正常不过了，也是科研效率最高的。而且对于绝大多数传统行业，编程本身并不是研究内容，推公式和做实验才是。编程只是对自己的方法理论进行验证的工具。
至于魔怔人在乎的「MATLAB能往卫星部署么」之类的问题……我是不知道你们cs是不是在乎这个问题，但我知道大部分传统工科，研究者的任务是解决具体问题，比如「这个目标我测不出来，你给我研究一个新方法可以测出来」。推导、计算出来这个新方法他的任务就完成了，在这过程中他可以用包MATLAB在内的任何行业工具辅助他的研究。啥？还要科研工作者负责工程部署？你咋不要求他把发射卫星也给包了呢？
因为你看不到。
业界和逼乎声音大的都是cs/cv领域从业码农，其他领域就没什么声音。但广大的传统工业界从事信号处理、机械、通信、控制等领域的研究和研发人员，在学习和尝试新的深度学习方法的时候，使用MATLAB相当普遍。这可以让他们无需脱离熟悉的工具链并能和已有的海量的积累算法无缝融合。
只不过这部分人很少引起注意罢了。
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