TensorFlow全球下载量破1亿，Jeff Dean很激动，但网友却不给面子

4年半，全球下载量突破1个亿，仅过去1个月，便有超过1000万的下载。

这就是TensorFlow提交的最新成绩单。

谷歌AI负责人 Jeff Dean (传奇“姐夫”)非常激动：

当我们在2015年11月，将TensorFlow作为一个开源项目发布时，我们希望外界机器学习研究人员在使用它时，和我们在 Google AI 的体验一样。 看到它的下载量突破1亿，我感到非常自豪。

Keras 作者、谷歌深度学习专家 François Chollet 也发推文表示： 仅过去的一个月，就有超过1000万次的下载量，它正在加速发展。

当然，毫无悬念的，网友们在姐夫推特下面写下了老梗： 但我们现在在用Pytorch。

为什么TensorFlow能取得如此成绩？ 在姐夫的推特中，还提到了2015年发布TensorFlow时的博客。

这一天，谷歌发布了TensorFlow的“白皮书”，并很快将其开源。 而它的故事，也就从这一时刻开始谱写。 凭借谷歌不容小觑的影响力，消息在技术圈内迅速传开，然而在圈外，却没有想象中的那么轰动。 直到2016年，AlphaGo 引爆了大众对人工智能的热情，AI 也逐渐渗透进各行各业中，Tensorflow 则成为一个现象级的技术名词，被普通大众所熟知。

Tensorflow在2017年2月发布了1.0.0版本，也标志着稳定版的诞生。 早期的TensorFlow还是有不少被人诟病的地方，比如API的稳定性、效率和基于静态计算图的编程上的复杂性等等。 历经几年的时间，TensorFlow不断地优化，同时吸取了像Pytorch这样框架的有点，逐步地在解决这些缺点。 2019年，谷歌推出了TensorFlow 2.0，这是平台发展历程中，称得上是一个重要的里程碑。几大亮点包括：

• 专注于简单性和易用性，大大简化API
• 方便开发人员使用Keras 和 eager execution 轻松构建模型
• 提高TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 部署模型的能力

直到现在，TensorFlow 已经迭代到 2.2.0 版本，更加强调性能与生态系统的兼容性，以及核心库的稳定性。 除了性能上的不断优化，TensorFlow的成功也得益于它的生态。

TensorFlow 可以说，建立了一个非常强大的生态系统，包含各类库、扩展以及工具，能够满足研究人员和开发人员实现端到端机器学习模型的各种需求。 对于研究人员来说，TensorFlow提供了最尖端的机器学习研究模型，例如，T5模型可以实现语音到文本的转换。 产品开发人员可结合使用TensorFlow与Keras等工具构建各种应用产品。TensorFlow Hub还提供大量预训练模型。 此外，开发人员可以利用TensorFlow Lite等工具，轻松将机器学习模型部署到各种设备上。 道阻且长，比任何时候都具有挑战性 TensorFlow取得如此成就固然是值得赞叹，但与此同时，它所面临的挑战也是巨大的——甚至是前所未有的。 除了自身性能、易用性和生态等方面的发展因素外，更多的挑战可能来自同类深度学习框架的竞争。 包括Pytorch、MXNet、Caffe、Keras等等，它们自身有着各自的亮点和特性，这也就造成了用户选择方面的差异。

那么，这些开源深度学习框架之间的竞争如何？ 鉴于不是所有框架都公布了“下载量”这个指标，我们从GitHub上的关注度来做个对比。 若是有更好的对比指标，欢迎在评论区交流。 首先是TensorFlow，GitHub上的小星星已经达到了14.4万。

Keras在GitHub上的小星星为4.82万。

Pytorch在GitHub上的小星星为3.86万。

Caffe在GitHub上的小星星为3.02万。

MXNet在GitHub的小星星为1.87万。

如根据GitHub小星星的数量来决定开源深度学习框架的流行程度，那么排名就是： TensorFlow> Keras >Pytorch>Caffe>MXNet 如此之外，国内的深度学习框架也在逐步发力：百度飞桨、华为 MindSpore、旷视 MegEngine、清华 Jittor。 在GitHub上的小星星分别是11.3K、1K、2.1K和1.4K。 对于全球深度学习框架的汹涌发展，TensorFlow全球产品总监 Kemal El Moujahid 就曾表示： 我们非常乐于看到行业取得发展。现在，全球范围来看，虽然机器学习和 AI 的普及度还处在初期阶段，但是我们不能忘了最终的目标：在全球推广普及机器学习和 AI。

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