本文转自陈云的《深度学习框架PyTorch:入门与实践》。感觉现在还很难说哪个深度学习框架更好（只有更流行的）。开发caffe的贾清扬被阿里从Facebook挖跑了，贾清扬应该是在Facebook开发出来caffe2没多长时间，貌似至少是在Facebook里，pytorch把caffe干趴下了。去年google在上海的开发者大会强推了Eager Execution动态计算图，而pytorch一开始就是动态设计的。感觉tf无论是做动态计算还是整合keras作高级api，好像都是做修补工作，貌似tf的底层很混乱的样子，但奈何谷歌财大气粗，大力推广tf。保险起见，精力允许的条件下，最好学习Keras和PyTorch（Keras比PyTorch更容易学，二者选其一的话，先学前者，参考深度学习“四大名著”，https://www.jianshu.com/p/de5a5179ba28）。
目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras等，常见的深度学习框架如下图所示。
- Theano
Theano最初诞生于蒙特利尔大学 LISA 实验室，于2008年开始开发，是第一个有较大影响力的Python深度学习框架。
Theano 是一个 Python 库，可用于定义、优化和计算数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray）。在解决包含大量数据的问题时，使用 Theano 编程可实现比手写 C 语言更快的速度，而通过 GPU 加速，Theano 甚至可以比基于 CPU 计算的 C 语言快上好几个数量级。Theano 结合了计算机代数系统（Computer Algebra System，CAS）和优化编译器，还可以为多种数学运算生成定制的 C 语言代码。对于包含重复计算的复杂数学表达式的任务而言，计算速度很重要，因此这种 CAS 和优化编译器的组合是很有用的。对需要将每一种不同的数学表达式都计算一遍的情况，Theano 可以最小化编译/解析的计算量，但仍然会给出如自动微分那样的符号特征。
Theano诞生于研究机构，服务于研究人员，其设计具有较浓厚的学术气息，但在工程设计上有较大的缺陷。一直以来，Theano因难调试、构建图慢等缺点为人所诟病。为了加速深度学习研究，人们在它的基础之上，开发了Lasagne、Blocks、PyLearn2和Keras等第三方框架，这些框架以Theano为基础，提供了更好的封装接口以方便用户使用。
2017年9月28日，在Theano 1.0正式版即将发布前夕，LISA实验室负责人，深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio 宣布Theano即将停止开发：“Theano is Dead”。尽管Theano即将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命，为深度学习研究人员的早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向： 以计算图为框架的核心，采用GPU加速计算。
2017年11月，LISA实验室在 GitHub 上开启了一个初学者入门项目，旨在帮助实验室新生快速掌握机器学习相关的实践基础，而该项目正是使用PyTorch作为教学框架。
点评：由于Theano已经停止开发，不建议作为研究工具继续学习。
- TensorFlow
2015年11月10日，Google宣布推出全新的机器学习开源工具TensorFlow。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队开发，基于Google 2011年开发的深度学习基础架构DistBelief构建起来的。TensorFlow主要用于进行机器学习和深度神经网络研究， 但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多领域。由于Google在深度学习领域的巨大影响力和强大的推广能力，TensorFlow一经推出就获得了极大的关注，并迅速成为如今用户最多的深度学习框架。
TensorFlow在很大程度上可以看作Theano的后继者，不仅因为它们有很大一批共同的开发者，而且它们还拥有相近的设计理念，都是基于计算图实现自动微分系统。TensorFlow 使用数据流图进行数值计算，图中的节点代表数学运算， 而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组（张量）。
TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布，Java、Go、R和Haskell API的alpha版本也被支持。此外，TensorFlow还可在Google Cloud和AWS中运行。TensorFlow还支持 Windows 7、Windows 10和Windows Server 2016。由于TensorFlow使用C++ Eigen库，所以库可在ARM架构上编译和优化。这也就意味着用户可以在各种服务器和移动设备上部署自己的训练模型，无须执行单独的模型解码器或者加载Python解释器。
作为当前最流行的深度学习框架，TensorFlow获得了极大的成功，对它的批评也不绝于耳，总结起来主要有以下四点。
- 过于复杂的系统设计，TensorFlow 在GitHub代码仓库的总代码量超过100万行。这么大的代码仓库，对于项目维护者来说维护成为了一个难以完成的任务，而对读者来说，学习TensorFlow底层运行机制更是一个极其痛苦的过程，并且大多数时候这种尝试以放弃告终。
- 频繁变动的接口。TensorFlow的接口一直处于快速迭代之中，并且没有很好地考虑向后兼容性，这导致现在许多开源代码已经无法在新版的TensorFlow上运行，同时也间接导致了许多基于TensorFlow的第三方框架出现BUG。
- 接口设计过于晦涩难懂。在设计TensorFlow时，创造了图、会话、命名空间、PlaceHolder等诸多抽象概念，对普通用户来说难以理解。同一个功能，TensorFlow提供了多种实现，这些实现良莠不齐，使用中还有细微的区别，很容易将用户带入坑中。
- 文档混乱脱节。TensorFlow作为一个复杂的系统，文档和教程众多，但缺乏明显的条理和层次，虽然查找很方便，但用户却很难找到一个真正循序渐进的入门教程。
由于直接使用TensorFlow的生产力过于低下，包括Google官方等众多开发者尝试基于TensorFlow构建一个更易用的接口，包括Keras、Sonnet、TFLearn、TensorLayer、Slim、Fold、PrettyLayer等数不胜数的第三方框架每隔几个月就会在新闻中出现一次，但是又大多归于沉寂，至今TensorFlow仍没有一个统一易用的接口。
凭借Google着强大的推广能力，TensorFlow已经成为当今最炙手可热的深度学习框架，但是由于自身的缺陷，TensorFlow离最初的设计目标还很遥远。另外，由于Google对TensorFlow略显严格的把控，目前各大公司都在开发自己的深度学习框架。
点评：不完美但最流行的深度学习框架，社区强大，适合生产环境。
- Keras
Keras是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成并使用TensorFlow、Theano及CNTK作为后端。Keras为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果。Keras应该是深度学习框架之中最容易上手的一个，它提供了一致而简洁的API， 能够极大地减少一般应用下用户的工作量，避免用户重复造轮子。
严格意义上讲，Keras并不能称为一个深度学习框架，它更像一个深度学习接口，它构建于第三方框架之上。Keras的缺点很明显：过度封装导致丧失灵活性。Keras最初作为Theano的高级API而诞生，后来增加了TensorFlow和CNTK作为后端。为了屏蔽后端的差异性，提供一致的用户接口，Keras做了层层封装，导致用户在新增操作或是获取底层的数据信息时过于困难。同时，过度封装也使得Keras的程序过于缓慢，许多BUG都隐藏于封装之中，在绝大多数场景下，Keras是本文介绍的所有框架中最慢的一个。
学习Keras十分容易，但是很快就会遇到瓶颈，因为它缺少灵活性。另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容。
点评：入门最简单，但是不够灵活，使用受限。
- Caffe/Caffe2
Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，核心语言是C++，它支持命令行、Python和MATLAB接口，既可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行。
Caffe的优点是简洁快速，缺点是缺少灵活性。不同于Keras因为太多的封装导致灵活性丧失，Caffe灵活性的缺失主要是因为它的设计。在Caffe中最主要的抽象对象是层，每实现一个新的层，必须要利用C++实现它的前向传播和反向传播代码，而如果想要新层运行在GPU上，还需要同时利用CUDA实现这一层的前向传播和反向传播。这种限制使得不熟悉C++和CUDA的用户扩展Caffe十分困难。
Caffe凭借其易用性、简洁明了的源码、出众的性能和快速的原型设计获取了众多用户，曾经占据深度学习领域的半壁江山。但是在深度学习新时代到来之时，Caffe已经表现出明显的力不从心，诸多问题逐渐显现（包括灵活性缺失、扩展难、依赖众多环境难以配置、应用局限等）。尽管现在在GitHub上还能找到许多基于Caffe的项目，但是新的项目已经越来越少。
Caffe的作者从加州大学伯克利分校毕业后加入了Google，参与过TensorFlow的开发，后来离开Google加入FAIR，担任工程主管，并开发了Caffe2。Caffe2是一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。它沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署中发现的瓶颈问题。Caffe2的设计追求轻量级，在保有扩展性和高性能的同时，Caffe2 也强调了便携性。Caffe2 从一开始就以性能、扩展、移动端部署作为主要设计目标。Caffe2 的核心 C++ 库能提供速度和便携性，而其 Python 和 C++ API 使用户可以轻松地在 Linux、Windows、iOS、Android ，甚至 Raspberry Pi 和 NVIDIA Tegra 上进行原型设计、训练和部署。
Caffe2继承了Caffe的优点，在速度上令人印象深刻。Facebook 人工智能实验室与应用机器学习团队合作，利用Caffe2大幅加速机器视觉任务的模型训练过程，仅需 1 小时就训练完ImageNet 这样超大规模的数据集。然而尽管已经发布半年多，开发一年多，Caffe2仍然是一个不太成熟的框架，官网至今没提供完整的文档，安装也比较麻烦，编译过程时常出现异常，在GitHub上也很少找到相应的代码。
极盛的时候，Caffe占据了计算机视觉研究领域的半壁江山，虽然如今Caffe已经很少用于学术界，但是仍有不少计算机视觉相关的论文使用Caffe。由于其稳定、出众的性能，不少公司还在使用Caffe部署模型。Caffe2尽管做了许多改进，但是还远没有达到替代Caffe的地步。
点评：文档不够完善，但性能优异，几乎全平台支持（Caffe2），适合生产环境。
- MXNet
MXNet是一个深度学习库，支持C++、Python、R、Scala、Julia、MATLAB及JavaScript等语言；支持命令和符号编程；可以运行在CPU、GPU、集群、服务器、台式机或者移动设备上。MXNet是CXXNet的下一代，CXXNet借鉴了Caffe的思想，但是在实现上更干净。在2014 年的NIPS 上，同为上海交大校友的陈天奇与李沐碰头，讨论到各自在做深度学习 Toolkits 的项目组，发现大家普遍在做很多重复性的工作，例如文件 loading 等。于是他们决定组建 DMLC【Distributied （Deep） Machine Learning Community】，号召大家一起合作开发 MXNet，发挥各自的特长，避免重复造轮子。
MXNet以其超强的分布式支持，明显的内存、显存优化为人所称道。同样的模型，MXNet往往占用更小的内存和显存，并且在分布式环境下，MXNet展现出了明显优于其他框架的扩展性能。
由于MXNet最初由一群学生开发，缺乏商业应用，极大地限制了MXNet的使用。2016年11月，MXNet被AWS正式选择为其云计算的官方深度学习平台。2017年1月，MXNet项目进入Apache基金会，成为Apache的孵化器项目。
尽管MXNet拥有最多的接口，也获得了不少人的支持，但其始终处于一种不温不火的状态。个人认为这在很大程度上归结于推广不给力及接口文档不够完善。MXNet长期处于快速迭代的过程，其文档却长时间未更新，导致新手用户难以掌握MXNet，老用户常常需要查阅源码才能真正理解MXNet接口的用法。
为了完善MXNet的生态圈，推广MXNet，MXNet先后推出了包括MinPy、Keras和Gluon等诸多接口，但前两个接口目前基本停止了开发，Gluon模仿PyTorch的接口设计，MXNet的作者李沐更是亲自上阵，在线讲授如何从零开始利用Gluon学习深度学习，诚意满满，吸引了许多新用户。
点评：文档略混乱，但分布式性能强大，语言支持最多，适合AWS云平台使用。
- CNTK
2015年8月，微软公司在CodePlex上宣布由微软研究院开发的计算网络工具集CNTK将开源。5个月后，2016年1月25日，微软公司在他们的GitHub仓库上正式开源了CNTK。早在2014年，在微软公司内部，黄学东博士和他的团队正在对计算机能够理解语音的能力进行改进，但当时使用的工具显然拖慢了他们的进度。于是，一组由志愿者组成的开发团队构想设计了他们自己的解决方案，最终诞生了CNTK。
根据微软开发者的描述，CNTK的性能比Caffe、Theano、TensoFlow等主流工具都要强。CNTK支持CPU和GPU模式，和TensorFlow/Theano一样，它把神经网络描述成一个计算图的结构，叶子节点代表输入或者网络参数，其他节点代表计算步骤。CNTK 是一个非常强大的命令行系统，可以创建神经网络预测系统。CNTK 最初是出于在 Microsoft 内部使用的目的而开发的，一开始甚至没有Python接口，而是使用了一种几乎没什么人用的语言开发的，而且文档有些晦涩难懂，推广不是很给力，导致现在用户比较少。但就框架本身的质量而言，CNTK表现得比较均衡，没有明显的短板，并且在语音领域效果比较突出。
点评：社区不够活跃，但是性能突出，擅长语音方面的相关研究。
- 其他框架
除了上述的几个框架，还有不少的框架，都有一定的影响力和用户。比如百度开源的PaddlePaddle，CMU开发的DyNet，简洁无依赖符合C++11标准的tiny-dnn，使用Java开发并且文档极其优秀的Deeplearning4J，还有英特尔开源的Nervana，Amazon开源的DSSTNE。这些框架各有优缺点，但是大多流行度和关注度不够，或者局限于一定的领域。此外，还有许多专门针对移动设备开发的框架，如CoreML、MDL，这些框架纯粹为部署而诞生，不具有通用性，也不适合作为研究工具。
为什么选择PyTorch
这么多深度学习框架，为什么选择PyTorch呢？
因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。在笔者眼里，PyTorch达到目前深度学习框架的最高水平。当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。下面是许多研究人员选择PyTorch的原因。
① 简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。不像TensorFlow中充斥着session、graph、operation、name_scope、variable、tensor、layer等全新的概念，PyTorch的设计遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次，分别代表高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这三个抽象之间联系紧密，可以同时进行修改和操作。
简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。在笔者眼里，PyTorch的源码甚至比许多框架的文档更容易理解。
② 速度：PyTorch的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架 。框架的运行速度和程序员的编码水平有极大关系，但同样的算法，使用PyTorch实现的那个更有可能快过用其他框架实现的。
③易用：PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法，即所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。
④活跃的社区：PyTorch提供了完整的文档，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持，作为当今排名前三的深度学习研究机构，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新，不至于像许多由个人开发的框架那样昙花一现。
在PyTorch推出不到一年的时间内，各类深度学习问题都有利用PyTorch实现的解决方案在GitHub上开源。同时也有许多新发表的论文采用PyTorch作为论文实现的工具，PyTorch正在受到越来越多人的追捧 。
如果说 TensorFlow的设计是“Make It Complicated”，Keras的设计是“Make It Complicated And Hide It”，那么PyTorch的设计真正做到了“Keep it Simple，Stupid”。简洁即是美。
使用TensorFlow能找到很多别人的代码，使用PyTorch能轻松实现自己的想法。
属于动态图的未来
几平所有的框架都是基于计算罔1的，而计算图又可以分为静态计算图和动态计算 阁，静态计算图先定义再运行( defin巳 and run )，一次定义多次运行，而动态计算罔是 在运行过程中被定义的，在运行的时候构建( define by run )，可以多次构建多次运行。 PyTorch 和 TensorFlow 都是基于计算阁的深度学习框架， PyTorch 使用的是动态图，而 TensorFlow 使用的是静态阁 。 在 PyTorch 中每一次前向传播(每一次运行代码)都会创 建一幅新的计算图。
静态、图一旦创建就不能修改， 而且静态、图定义的时候，使用了特殊的语法，就像新 学一门语言。 这还意味着你无法使用 if、 whil巳、 for-loop等常用的 Pythoni吾句。 因此静 态图框架不得不为这些操作专 门设计语法 ，同时在构建图 的时候必须把所有可能 州现 的情况都包含进去，这也导致了静态图过于庞大， 可能占用过高的显存。 动态图框架就 没有这个问题，它可以使用 Python的 if、 while、 for-loop等条件语句，最终创建的计算 图取决于你执行的条件分支 。
动态计算图的设计思想正被越来越多人所接受， 2017 年 1 月 20 日前后，先后有三款深度学习框架发布: PyTorch、 MinPy 和 DyNet，这三个框架都是基于动态图 的设 计模式。 PyTorch便是其中的佼佼者，至今已成为动态图框架的代表。 在 PyTorch之前， Chainer就以动态图思想设计框架，并获得用户的一致好评，然而 Chainer是由日本科 学家开发的，开发人员和文档都偏向于日本本土，没有很好地做推广 。 PyTorch 的发布让许多用户第一次发现原来深度学习框架可以如此灵活、如此容易、 还如此快速。
动态图的思想直观明了，更符合人的思考过程。 动态、图的方式使得我们可以任意 修改前向传播，还可以随时查看变量的值。 如果说静态|要|框架好比 C++， 每次运行都要 编译才行( session .run )， 那么动态图框架就是 Python，动态执行，可以交互式查看修 改。 动态图的这个特性使得我们可以在!Python 和 JupyterNotebook上随时查看和修改 变量， 十分灵活。
动态图带来的另外一个优势是调试更容易，在 PyTorch 中，代码报错的地方，往往 就是你写错代码的地方，而静态图需要先根据你的代码生成 Graph对象，然后在 session. run()时报错，这种报错几乎很难找到对应的代码中真正错误的地方 。