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？
首先，我们需要了解余凯先生的背景。他是一位在人工智能领域，特别是在深度学习框架领域有着深厚经验的技术专家和创业者。他曾是百度深度学习实验室的创始人和主任，后来创立了深瞐科技，专注于计算机视觉和AI芯片等领域。他的技术背景和在行业中的影响力，使得他在朋友圈的发言往往能够引发广泛的讨论和关注。
关于他呼吁使用Caffe、MXNet并“避免”使用TensorFlow的观点，我们可以从几个层面来理解：
1. 对TensorFlow的“不信任”或“担忧”的根源
早期TensorFlow的设计哲学与落地挑战： TensorFlow在早期版本，尤其是TensorFlow 1.x，其设计理念是“静态图”，强调“定义即执行”。这种方式虽然在某些方面能够带来性能上的优化和可移植性，但在实际开发中，尤其是对于初学者而言，学习曲线陡峭，调试困难。动态图（Eager Execution）的引入虽然改善了这一点，但在相当长一段时间内，静态图仍是主流，这可能给很多开发者带来了不好的初体验。
Google的战略和生态演进： 作为一家大型科技公司推出的开源项目，TensorFlow的演进往往与Google自身的战略紧密相关。这意味着框架的发展方向、优先级、以及对外部贡献者的支持策略，可能并不总是与所有开发者的需求完全同步。例如，Google内部大力推广TPU（张量处理单元），而TensorFlow对TPU的支持是其核心优势，但对于其他硬件平台，特别是国产AI芯片的适配和优化程度，可能会让一些国内开发者感到不够理想。
社区活跃度和支持的感知差异： 尽管TensorFlow拥有庞大的社区和资源，但开源项目的社区健康度是一个动态的概念。余凯先生的看法可能反映了他或他所处的圈层对TensorFlow社区活跃度、响应速度、以及在某些特定方向上（如对中文社区的友好度、对国内学术界和工业界的实际支持力度）的某种感知上的不足。
对技术“控制权”的考量： 作为一名致力于推动中国AI技术自主化和产业化的创业者，余凯先生可能更倾向于选择那些更开放、更不受单一巨头完全主导，或者更有利于本土技术生态发展的框架。Caffe和MXNet在一定程度上可以被视为与TensorFlow不同的选择，它们在某些方面展现出了不同的发展路径或社区结构。
2. 为什么会提到Caffe和MXNet？
Caffe： Caffe是早期非常流行的深度学习框架，以其速度快、易用性和出色的计算机视觉模型而闻名。许多经典的CV模型（如AlexNet、VGG）最初都是在Caffe上实现的。它拥有一个相对稳定和成熟的生态系统，尤其是在计算机视觉领域。余凯先生可能认为Caffe在某些特定任务或应用场景下仍然具有强大的生命力。
MXNet： MXNet是另一个由Apache基金会孵化的深度学习框架，它在设计上兼顾了灵活性和效率。它支持混合执行模式（静态图和动态图），并且在内存使用效率方面表现出色，这对于在资源受限的设备上部署模型（如边缘计算）非常有吸引力。此外，MXNet在被Amazon收购并作为其云服务的重要组成部分后，获得了大量的商业支持和工程投入。余凯先生提及MXNet，可能也看重其在性能、灵活性以及背后商业支持的潜力。
3. “呼吁”和“避免”背后的意图
引导技术选型： 余凯先生的发言，很可能是一种引导性的意见表达，希望他的同行、团队成员，或者更广泛的技术社群，在进行项目技术选型时，能够更审慎地评估不同框架的优劣，并考虑更多维度的因素，而不只是“随大流”。
推动技术多元化： 从更宏观的角度看，支持不同框架的发展，有助于形成一个更加健康和多元化的深度学习生态系统。如果所有人都只使用一个主流框架，可能会导致技术创新被“卡脖子”，或者在某些特定需求上出现“短板”。鼓励使用其他框架，也是一种对技术生态多样性的贡献。
对本土技术生态的关怀： 考虑到余凯先生在推动中国AI发展中的角色，他的发言可能也包含着一种对国内技术发展生态的思考。他可能认为，过于依赖国外的技术框架，不利于长远发展，而支持那些在本土有较强影响力的框架，或者更开放的框架，能够更好地服务于国内的产业和科研需求。
4. 这种观点的局限性和讨论空间
当然，任何技术选型都不是绝对的“好”或“坏”，而是在特定场景下的权衡。余凯先生的观点，虽然基于其丰富的经验和深刻的思考，也可能存在一些局限性：
TensorFlow的持续进化： TensorFlow 2.x 已经大幅改进了易用性和灵活性，通过Eager Execution的默认支持，使得开发和调试体验得到了显著提升。TensorFlow Lite和TensorFlow.js等项目也展示了其在跨平台部署上的强大能力。
生态系统的选择： 很多开发者选择框架不仅看技术本身，还看其配套的工具、库、社区支持、以及与现有业务系统的集成度。TensorFlow拥有非常丰富的生态系统和大量的预训练模型，这对于许多项目而言是难以割舍的优势。
PyTorch的崛起： 近年来，PyTorch凭借其Pythonic的设计和动态图的优势，在学术界和工业界都获得了巨大的成功，甚至在很多方面已经超越了TensorFlow。余凯先生在朋友圈的发言并未直接提及PyTorch，这可能是因为他更侧重于提供一个与TensorFlow不同的选项，或者他认为PyTorch本身在某些方面也存在类似（或不同）的考量。
“避免”的绝对性： 在技术领域，很少有绝对的“应该”和“不应该”。很多时候是“更适合”和“不那么适合”。将某个主流框架完全“避免”，可能过于绝对，也可能忽略了其在特定领域或特定任务上的不可替代性。
总结来看：
余凯先生在朋友圈发表的呼吁，可以理解为他基于自己对深度学习技术发展、生态演进以及中国AI产业自主化的一系列思考和观察，而进行的一次有深度的观点分享。他并非否定TensorFlow的价值，而是在强调在技术选型时，应该保持开放的视野，审慎评估包括Caffe、MXNet在内的其他优秀框架，并根据项目实际需求、长远发展以及对本土生态的贡献等因素，做出最适合的选择。
这种观点在技术圈中具有启发性，能够引发大家对框架选择的更深入思考，而不是被单一主流所裹挟。同时，我们也需要认识到技术选择的复杂性，以及不同框架各自的优势和局限性，并在实际工作中进行具体分析和判断。
网友意见
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。
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