深度学习框架之PyTorch

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够超过PyTorch。下面是许多研究人员选择PyTorch的原因。

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），而且这三个层次之间的联系紧密，可以同时进行修改和操作。简介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。

速度：PyTorch的灵活性不以速度为代价，在许多测评中，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程水平有极大关系，但同样的算法，使用PyTorch实现的那个更有可能快过使用其他框架实现的。

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。

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。