如何评价Google发布的第二代深度学习系统TensorFlow?
评析TensorFlow 2.0：从“够用”到“好用”的进化之路
Google在2019年年底正式发布了TensorFlow 2.0，这标志着这个曾经备受推崇但也在一定程度上饱受诟病的深度学习框架，迈入了全新的时代。相较于其前身，TensorFlow 2.0的发布绝非一次简单的版本迭代，而是一场深刻的“刮骨疗毒”，旨在解决开发者社区普遍存在的痛点，将框架的可用性、易用性大幅提升，让深度学习的门槛显著降低。
要评价TensorFlow 2.0，我们不能脱离它之前的发展历程。TensorFlow 1.x，尤其是TF1.x，无疑是深度学习领域的一个重要里程碑。它以其强大的计算图、灵活的分布式训练能力、以及Google庞大的生态系统支持，迅速成为了学界和工业界广泛使用的利器。然而，它也因其“胶水”似的API设计、陡峭的学习曲线、以及静态图带来的调试不便而让许多初学者望而却步，也让许多有经验的开发者感到效率低下。那种“会用TensorFlow 1.x，你会用任何深度学习框架”的说法，虽然夸张，却也反映了其曾经的复杂性。
TensorFlow 2.0正是瞄准了这些痛点，进行了一系列大刀阔斧的改革。最核心、最引人注目的变化，莫过于Eager Execution（即时执行）的默认启用。
在TF1.x时代，深度学习模型的构建通常需要先定义一个计算图，然后在 Session 中运行这个图。这种方式虽然有利于优化和分布式部署，但在开发和调试过程中却显得非常不直观。开发者们需要像写传统命令式编程一样，一步一步地跟踪和打印中间结果。而TF 2.0的Eager Execution，则让TensorFlow的执行方式变得更像Python本身。每一个操作都会立即执行并返回结果，这使得调试过程变得异常简单，就像是在使用NumPy一样，大大提升了开发效率和迭代速度。你可以直接打印张量的值，使用标准的Python控制流（如if/else, for loops），这对于新入门的开发者来说，无疑是福音。
伴随Eager Execution而来的是API的大规模重塑和精简。TF 2.0整合了Keras成为其官方的高阶API，并将其深度集成。Keras以其简洁、模块化的设计，迅速在易用性上取得了巨大成功，它屏蔽了许多TensorFlow底层复杂的细节，让用户能够以更加直观的方式构建模型。从定义层、组织模型到训练和评估，Keras都提供了非常友好的接口。TF 2.0的这一举措，意味着开发者不再需要学习两套不同的API，而是可以直接利用Keras的强大能力，并享受到TensorFlow底层性能优化的好处。这种“高层API+底层引擎”的结合，让TensorFlow 2.0在易用性和灵活性之间找到了一个更好的平衡点。
除了Eager Execution和Keras的整合，TF 2.0还在模型导出和部署方面做了很多改进。`tf.function`的出现，使得开发者可以在享受Eager Execution带来的开发便利的同时，又能通过装饰器将Python函数编译成高性能的TensorFlow图。这解决了“易用性”和“性能/部署”之间的矛盾，为模型部署提供了高效的解决方案。诸如SavedModel的导出格式也得到了优化，使得模型可以在TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等多种环境中进行部署，覆盖了从云端到边缘设备的广泛场景。
生态系统的统一和完善也是TF 2.0的一大亮点。TensorFlow Eager Execution的引入，也为TensorFlow Lite、TensorFlow.js等子项目带来了更一致的开发体验。在TF 2.0的指导下，TensorFlow的整个生态系统朝着更加统一、易用的方向发展，这对于跨平台、跨设备的深度学习应用开发而言，无疑是一个巨大的利好。
然而，任何一个庞大框架的演进都难免伴随一些挑战和争议。TF 2.0的API重塑，虽然带来了易用性的提升，但对于仍然依赖TF1.x代码库的用户来说，迁移成本是显而易见的。Google提供了`tf.compat.v1`模块来兼容旧代码，但完全迁移到TF 2.0的全新API仍然需要一定的学习和调整。
总结来看，TensorFlow 2.0是一次成功的、具有战略意义的进化。
优点：
极大地提升了可用性和易用性： Eager Execution让开发和调试过程变得直观便捷，Keras的深度集成使得模型构建更加简单高效。
降低了入门门槛： 对于初学者而言，TF 2.0的学习曲线显著变平缓。
保持了强大的性能和灵活性： `tf.function`保留了图模式的性能优势，分布式训练等核心能力依然强大。
统一了生态系统： 促进了TensorFlow在不同平台和场景下的统一开发体验。
推动了深度学习的普及： 让更多开发者能够快速上手并应用深度学习技术。
潜在的挑战：
迁移成本： 对于已有TF1.x代码基础的用户，迁移到TF 2.0需要投入时间和精力。
API的变动： 虽然是向好的方向，但API的改变需要开发者重新适应。
总而言之，TensorFlow 2.0不再是那个“够用就好”但学习成本高昂的强大工具，它已经蜕变成一个“好用”且依旧强大的深度学习平台。它真正地将Google在深度学习领域的积累，以更加亲民、高效的方式呈现给广大开发者，预示着深度学习的普及和应用将进入一个更加蓬勃发展的阶段。可以说，TensorFlow 2.0的发布，标志着深度学习框架的设计理念，从“为专家而生”悄然转向了“为更多人而生”，这是对整个深度学习生态的一次重要赋能。
Google在2019年年底正式发布了TensorFlow 2.0，这标志着这个曾经备受推崇但也在一定程度上饱受诟病的深度学习框架，迈入了全新的时代。相较于其前身，TensorFlow 2.0的发布绝非一次简单的版本迭代，而是一场深刻的“刮骨疗毒”，旨在解决开发者社区普遍存在的痛点，将框架的可用性、易用性大幅提升，让深度学习的门槛显著降低。
要评价TensorFlow 2.0，我们不能脱离它之前的发展历程。TensorFlow 1.x，尤其是TF1.x，无疑是深度学习领域的一个重要里程碑。它以其强大的计算图、灵活的分布式训练能力、以及Google庞大的生态系统支持，迅速成为了学界和工业界广泛使用的利器。然而，它也因其“胶水”似的API设计、陡峭的学习曲线、以及静态图带来的调试不便而让许多初学者望而却步，也让许多有经验的开发者感到效率低下。那种“会用TensorFlow 1.x，你会用任何深度学习框架”的说法，虽然夸张，却也反映了其曾经的复杂性。
TensorFlow 2.0正是瞄准了这些痛点，进行了一系列大刀阔斧的改革。最核心、最引人注目的变化，莫过于Eager Execution（即时执行）的默认启用。
在TF1.x时代，深度学习模型的构建通常需要先定义一个计算图，然后在 Session 中运行这个图。这种方式虽然有利于优化和分布式部署，但在开发和调试过程中却显得非常不直观。开发者们需要像写传统命令式编程一样，一步一步地跟踪和打印中间结果。而TF 2.0的Eager Execution，则让TensorFlow的执行方式变得更像Python本身。每一个操作都会立即执行并返回结果，这使得调试过程变得异常简单，就像是在使用NumPy一样，大大提升了开发效率和迭代速度。你可以直接打印张量的值，使用标准的Python控制流（如if/else, for loops），这对于新入门的开发者来说，无疑是福音。
伴随Eager Execution而来的是API的大规模重塑和精简。TF 2.0整合了Keras成为其官方的高阶API，并将其深度集成。Keras以其简洁、模块化的设计，迅速在易用性上取得了巨大成功，它屏蔽了许多TensorFlow底层复杂的细节，让用户能够以更加直观的方式构建模型。从定义层、组织模型到训练和评估，Keras都提供了非常友好的接口。TF 2.0的这一举措，意味着开发者不再需要学习两套不同的API，而是可以直接利用Keras的强大能力，并享受到TensorFlow底层性能优化的好处。这种“高层API+底层引擎”的结合，让TensorFlow 2.0在易用性和灵活性之间找到了一个更好的平衡点。
除了Eager Execution和Keras的整合，TF 2.0还在模型导出和部署方面做了很多改进。`tf.function`的出现，使得开发者可以在享受Eager Execution带来的开发便利的同时，又能通过装饰器将Python函数编译成高性能的TensorFlow图。这解决了“易用性”和“性能/部署”之间的矛盾，为模型部署提供了高效的解决方案。诸如SavedModel的导出格式也得到了优化，使得模型可以在TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等多种环境中进行部署，覆盖了从云端到边缘设备的广泛场景。
生态系统的统一和完善也是TF 2.0的一大亮点。TensorFlow Eager Execution的引入，也为TensorFlow Lite、TensorFlow.js等子项目带来了更一致的开发体验。在TF 2.0的指导下，TensorFlow的整个生态系统朝着更加统一、易用的方向发展，这对于跨平台、跨设备的深度学习应用开发而言，无疑是一个巨大的利好。
然而，任何一个庞大框架的演进都难免伴随一些挑战和争议。TF 2.0的API重塑，虽然带来了易用性的提升，但对于仍然依赖TF1.x代码库的用户来说，迁移成本是显而易见的。Google提供了`tf.compat.v1`模块来兼容旧代码，但完全迁移到TF 2.0的全新API仍然需要一定的学习和调整。
总结来看，TensorFlow 2.0是一次成功的、具有战略意义的进化。
优点：
极大地提升了可用性和易用性： Eager Execution让开发和调试过程变得直观便捷，Keras的深度集成使得模型构建更加简单高效。
降低了入门门槛： 对于初学者而言，TF 2.0的学习曲线显著变平缓。
保持了强大的性能和灵活性： `tf.function`保留了图模式的性能优势，分布式训练等核心能力依然强大。
统一了生态系统： 促进了TensorFlow在不同平台和场景下的统一开发体验。
推动了深度学习的普及： 让更多开发者能够快速上手并应用深度学习技术。
潜在的挑战：
迁移成本： 对于已有TF1.x代码基础的用户，迁移到TF 2.0需要投入时间和精力。
API的变动： 虽然是向好的方向，但API的改变需要开发者重新适应。
总而言之，TensorFlow 2.0不再是那个“够用就好”但学习成本高昂的强大工具，它已经蜕变成一个“好用”且依旧强大的深度学习平台。它真正地将Google在深度学习领域的积累，以更加亲民、高效的方式呈现给广大开发者，预示着深度学习的普及和应用将进入一个更加蓬勃发展的阶段。可以说，TensorFlow 2.0的发布，标志着深度学习框架的设计理念，从“为专家而生”悄然转向了“为更多人而生”，这是对整个深度学习生态的一次重要赋能。
网友意见
我的关注点完全了不同。
难道整个社会没有关心关键指标的差异吗？
1，是否有公认的测试数据和指标？
有没有benchmark 什么的，直接跑出个值。大家有个基本概念。
2，社区有根据单机版预测分布版的指标吗？
没有分布版的时候，大家都在叫。难道没人自己做个分布版，然后做个预测吗？
有了分布版预测，然后发布的分布版进行对比，到底这指标差多少？
3，有行业指标和google 指标进行对比，没人说明其革命性在哪里吗？
如果你写的分布式有95%弱于google，但是5%的强于google。
那么你自己的公司说不定就能卖给google了，毕竟这5%也是价值啊。
总之，我只看到，花花的嘴炮，没看到从工程角度的细节分解啊。
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