PyTorch横扫各大顶会，TensorFlow退守工业界：机器学习框架，一年间局势突变( 九 )

2019-10-11

Keras的作者Fran?ois Chollet甚至说：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切。”

在默认的eager execution模式下，TensorFlow 2.0能提供PyTorch eager模式下的大部分有点，比如易用性、可调试性等。

并且，针对TensorFlow的API过于复杂这个问题，2.0版本也提供了更易用的API。模型的训练和serving都无缝集成在了基础框架中。

PyTorch这边，2018年底引入了JIT编译器和“Torch”，增加图形功能。

就在今天，PyTorch 1.3发布，新增移动端部署、量化和命名张量等功能。

机器学习框架未来的游戏规则会如何改变，还真令人期待呢。

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最后，介绍下这份详细报告的作者：

Horace He，来自康奈尔大学，是2016年入学的本科生。

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