2.5 本章小结

本章介绍了三种常用的机器学习框架，其中TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两种开源框架。在以往版本的实现中，TensorFlow主要提供静态图构建的功能，因此具有较高的运算性能，但是模型的调试分析成本较高。PyTorch主要提供动态图计算的功能，API涉及接近Python原生语法，因此易用性较好，但是在图形优化方面不如TensorFlow。这样的特点使TensorFlow被大量用于AI企业的模型部署，而学术界则大量使用PyTorch进行研究。不过目前我们也看到两种框架正在吸收对方的优势，如TensorFlow的eager模式就是对动态图的一种尝试。另外，目前也有许多不那么流行，却同样独具特色的机器学习框架，如PaddlePaddle、MXNet、XGBoost等，有兴趣的读者可以深入了解。