如何评价余凯在朋友圈发表呼吁大家用 caffe、mxnet 等框架，避免使用 TensorFlow？

评价一段话首先要看说话的人，说话的对象，以及当时的背景。余凯发的那段话是在朋友圈发的，所以听众也主要是各大厂商，在这个背景下我觉得那段话是有道理的；但如果放到微博上，那就有阴谋论和小人之心的嫌疑了。

先说为什么大厂会怕TensorFlow垄断。首先TensorFlow是Google搞的，所以即使开源了，Google在这个开源社区也必然是决定性的力量，这个大家应该没有疑问吧。我们先假设TensorFlow已经垄断了DNN的框架，其它的框架都死的差不多了。那么：

1. 假设有一天Google为了卖它的TPU，决定渐渐放弃GPU支持，你说nVidia会不会慌？

2. 假设Google说要把放弃x86和Xeon Phi支持，你说Intel慌不慌？

3. Google拒绝针对以太网（AWS和Windows Azure都是万兆以太网）做任何优化，而且不愿意merge任何与此相关的PR，你说Amazon和Microsoft慌不慌？

4. 假设有一家做TPU(比如寒武纪)，或者做无人车的公司，对Google造成了严重威胁，那么他们发的PR，能不能保证得到Google的公正对待？

想清楚以上问题，这段话的道理就清楚了。也许有人会说，这是小人之心。但是，作为一家公司，考虑努力降低这种风险难道不是很正常的吗？所谓的原则和良心，在商业利益面前毛都不是啊，更何况Google完全有能力在规则允许的情况下给其它公司穿小鞋。（比如说，Amazon推了个PR，Google说，我们下个release的feature已经定好了，你这个PR只能等下一个release了，而下一个release什么时候还是Google的人说了算）

我想上面这个说的够清楚了，那么为什么微博上反应这么强烈呢？主要还是受众的原因。对绝大多数用户来说，是用TensorFlow还是用其它任何框架，对他们都没什么区别，只要这个框架足够好用就好了。余凯那段话，如果放微博上，那肯定只有挨喷的份，这个也没有疑问。

最后打个比方吧。我们大家都用微信，却不担心微信垄断，因为我们跟腾讯不会有利益冲突。但是，阿里的人肯定是不允许用微信来聊工作的，因为它跟腾讯有直接的利益冲突。假如阿里想花10亿买一家公司，而员工在微信里聊了这件事，你猜腾讯会不会利用一下这条消息？

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EDIT1:

根据大家的反馈，主要的分歧在两方面：1.Google有没有能力做（搞其它公司）。2.Google有没有动力做

关于1，主要是疑问是，在TF已经开源的情况下，Google对TF这个项目有没有控制力，其它公司能不能通过branch来规避这种风险。

对于控制力这件事，我想大家应该没忘记，TF刚开源的时候是“完全”不接受PR的。也就是说，Google完全有权力在任何时候，无需任何理由拒绝任何人的PR。当然，随着开源项目的发展，可能慢慢会有别的人（其它公司的人，或者独立开发者）加入到项目中来。但是我认为项目的管理开发还是会以Google的人为主，毕竟他们是最熟悉这个项目的人。其它公司很难在commitee中取得与Google类似的话语权。这种权力的不对等就非常麻烦了。即使Google不会做的那么明显，比如完全的拒绝某公司的PR，但很多时候完全可以以其它形式来做，比如“你这个PR太复杂了，我们得review 一下”，然后，“review的人休年假了，请耐心等待”。。。

其它公司能否通过branch来规避这种风险呢？初想起来似乎没问题，毕竟只是做点merge嘛。但是其它branch之后，你就是另一个项目了，所有commit到master branch的都不会考虑你这个branch会不会有conflict，你只能自己去拉master branch来merge。随着时间推移，merge的代价会越来越大，甚至有些commit你完全无法做了。更可怕的是，所有的应用都会基于master branch去开发，而应用的数量可比commit大多了。你很难保证跟master branch完全兼容，那就意味着很多应用在你的branch上是跑不起来的。相像一下，你看到一篇新论文，里面的代码是用TF实现的，现在你可以选择用Google云，或者AWS，或者Azure上跑，然后你发现在AWS跟Azure上根本跑不起来，因为他们用的TF都是branch过的。。。

关于2，Google有没有动力去搞一家公司，这个主要看有没有利益冲突。Google工程师可能不喜欢作恶，但现在Google是上市公司，在资本面前，利益才是第一位的。

怎么判断一家公司会不会跟Google有利益冲突呢？一种是看主营业务。Google主营业务是搜索和广告，现在还努力在发力做云计算和人工智能（自动驾驶）。以这些业务为主营业务的公司都是Google的敌人。做云计算：Amazon，Microsoft，IBM；做广告的：Facebook，百度，Bing；做自动驾驶的：Uber，地平线。另一种是看供应链。当供应链中的某一环是垄断运营时，它就会蚕食整条供应链的大部分利润。从这个角度看，所有跟DNN相关的厂商都不希望看到Google一家独大，这其中就包括nVidia, Intel。当然，这种冲突一般没那么剧烈，毕竟不是直接的市场冲突，而且很难有一家完全垄断的场面出现，即使TF真的一统江湖，只要AWS和Microsoft都还活着，就轮不到nVidia和Intel操心。但是不管怎么样，nVidia和Intel肯定更愿意有其它框架能和TF竞争，这样不管怎么样都不会威胁到他们。所以nVidia现在经常给mxnet站台，也是这个原因

这件事情感觉很多人还是有误解。俞凯这段话发在朋友圈主要是说给大厂听的，对于小公司和个人来说确实很难理解。

其实美国的大厂从搞硬件的intel，nvidia到搞云的amazon，MS，还有facebook，大家对TF都是拒绝的或者至少是心存芥蒂的。比如facebook在自己造torch和caffe2，nvidia和amazon在扶植mxnet这样的中立项目。除了google以外的大厂都或多或少的在反TF。

这里面原因很多。nvidia主要不爽google对供应商非常强势。g觉得nv就老实做芯片，当个小弟就好了。而nv肯定是不甘心做g的富士康的，人家自己要搞生态。再说g还在搞tpu，指不定那天小弟都当不成了。

MS和Amazon恨的是google内部版的tensorflow和google cloud深度绑定优化，其他的云厂只能跑开源的tensorslow，速度差远了必然毫无竞争力。MS因为内斗严重很难发力，用cntk，torch，tf，mxnet，caffe的都有。但是至少azure组是有危机感的，最近刚发布了预装mxnet。而amazon管理层控制力强，从头开始搞DL推mxnet势头还不错。

google虽然拳头大，但毕竟双拳对四手，想吃掉所有人的蛋糕未免胃口太大。国内的的大厂虽然还没有直接跟google竞争，但还是应该有一些长远的想法的。

从技术层面来说，一个软件很难解决所有应用场景。

TF的定位是ML库（而不只是DL），要做一个大而全的平台吸引最多的用户。但带来的问题就是在最核心的应用上优化不足，速度和内存占用都不是最好的。另外代码量大，抽象层多，导致难以深度自定义。

mxnet的优势是高效小巧，更适合自定义需求高的公司和researcher。如果你需要的功能别人都实现好了，大而全的库用起来必然舒服。但是research的意义就是做别人没做过的事。如果你不只需要加两个op，而是要改框架时，改tf的工程量就会比改caffe和mxnet大的多。

Torch的定位是习惯matlab的researcher和对灵活性要求极高，必须要直接操作每个tensor的人。

总的来说大家都有自己的需求，选package的时候还是需要要冷静和独立思考。TF用的不爽的时候不妨试试别的库，说不定更适合你。