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2022年,PyTorch在AI顶会的占有比已经上80%了

来源:内饰   2024年11月06日 12:16

编辑:蛋酱

在2021年的各大顶亦会中的,应用于PyTorch的论文数量已经是应用于TensorFlow的将近3倍以上,而这一差距还在过后扩展到。

从中的期的法学组件 Caffe、Theano,到之后的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度研修再一已是关键性点以来,很多机器研修组件已是法学界和娱乐业工笔记的新宠。

2018 年底,谷歌推出了全新的JAX组件,其大受欢迎素质也之后在势头提升。很多法学界对其寄望,希望它可以转用 TensorFlow 等众多深度研修组件。

不过,PyTorch 和 TensorFlow仍是ML组件领域的六大实力小游戏,其他新生组件的力暂时性还难以匹敌。而PyTorch 和 TensorFlow错综复杂则是此消彼长的关系,力对比也在顺便再次发生着变化。

2019年10月,康奈尔大学本科生、曾在PyTorch 他的团队工读的Horace He曾对PyTorch 和 TensorFlow在医学界的应用于上述情况完成了信息人口统计。得出结论,法学界已经大批数以千计了 PyTorch,不过当年看来,娱乐业的常规仍然是 TensorFlow。

如下图上图,从2019年中的期开始,在人口统计的各大顶亦会中的,PyTorch从应用于率指标上就已完成了对TensorFlow的反超。

信息搜罗时间段:2019年10月。

当年的Linux社区曾热议:将来,谁能在 ML 组件之争中的迈入「高光当下」?两年后,Horace He再次所述了愈来愈换后的人口统计结果。

截止目前,EMNLP、ACL、ICLR三家顶亦会的PyTorch的九成比已经超过80%,这一九成比十六进制在其他亦会议中的也都保持在70%之上。短短两先后,TensorFlow的计划性又大幅缩小。

PyTorch 在医学界的「转弯」

说明到每一家顶亦会,笔记也在人口统计分析中的展示了详细信息:

以CVPR为例,在CVPR 2018之后,TensorFlow的应用于率还较低PyTorch,而在下一年,情势当即逆转。

CVPR 2019的PyTorch应用于率为22.72%(294篇),TensorFlow的应用于率转为11.44%(148篇);到了CVPR 2020,这两个十六进制分别演变成了28.49%(418篇)和7.7%(113篇)。

在ICML、ICLR、NeurIPS这些亦会议中的,依旧是比方说的竞争形势:

PyTorch一骑绝尘,TensorFlow则过后下跌。在ICLR 2022中的,PyTorch应用于率为32.20%(1091篇),TensorFlow落到了6.14%(208篇),拉开了五倍的差距。

TensorFlow 在医学界还有将来吗?

所以,退守一方的TensorFlow,怎么就到了从前这个自觉?

在Hackrnews社区,这一戏仿招致了Linux的热议:

「在法学选集中的,需要将你的文书工作与 SOTA 完成比较是极其关键性的。如果你所在地区的其他人都应用于某个组件,那么你也某种素质这样要用。过去几年,Pytorch是我注目最多的组件了。」

「但Tensorflow 的一个亮点是静态人口统计分析。随着框架来得愈来愈加密集,并且需要不同的部分并行执行,我们在 PyTorch 的调试框架中的看见了一些挑战。」

在这位Linux看来,如果想并行地要用很多事情,Tensorflow 还是有一些特性是其他系列产品难以比拟的。这完全取决于你在要用什么。

还有人说,Tensorflow的式微是因为出现了策略上的失误。

「我认为 Tensorflow 在法学界要用出了一个糟糕的举动,因为它在中的期版本中的应用于起来极其瓶颈。当然,它的耐用性总是比 PyTorch 好,但当你是一个文书工作负担很重的博士生时,你就不实在爱护你的代码是否高效,而愈来愈爱护你的代码是否能work。有人说 PyTorch 的调试相对精采,所以那些中的期的框架用了PyTorch刊发,之后很多人也就带至了PyTorch。」

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