2.5 本章小結(jié)

本章介紹了三種常用的機器學(xué)習(xí)框架，其中TensorFlow和PyTorch是目前最流行的兩種開源框架。在以往版本的實現(xiàn)中，TensorFlow主要提供靜態(tài)圖構(gòu)建的功能，因此具有較高的運算性能，但是模型的調(diào)試分析成本較高。PyTorch主要提供動態(tài)圖計算的功能，API涉及接近Python原生語法，因此易用性較好，但是在圖形優(yōu)化方面不如TensorFlow。這樣的特點使TensorFlow被大量用于AI企業(yè)的模型部署，而學(xué)術(shù)界則大量使用PyTorch進行研究。不過目前我們也看到兩種框架正在吸收對方的優(yōu)勢，如TensorFlow的eager模式就是對動態(tài)圖的一種嘗試。另外，目前也有許多不那么流行，卻同樣獨具特色的機器學(xué)習(xí)框架，如PaddlePaddle、MXNet、XGBoost等，有興趣的讀者可以深入了解。