PyTorch vs TensorFlow:谁拥有更多预训练深度学习模型？

众所周知，访问预先训练的深度学习模型对于当代深度学习应用至关重要。随着最先进的模型变得越来越大，达到数万亿个参数，在许多领域，尤其是自动语音识别等领域，从头开始训练高级模型不再有意义。

鉴于预训练深度学习模型的重要性，哪个深度学习框架（PyTorch 或 TensorFlow）为用户提供更多此类模型是一个需要回答的重要问题。

在本文中，我们将定量地探讨这个主题，以便您可以随时了解深度学习领域的当前状态。

为什么预训练的深度学习模型很重要？

特别是对于自然语言处理等复杂的应用程序，模型的大小和复杂性阻碍了工程和优化过程，从头开始构建最先进的 (SOTA) 模型的能力对于大多数人来说都是不可能完成的任务。

OpenAI 的范式转变 GPT-3 拥有超过 1750 亿个参数；如果这还不够，它的后继者GPT-4 的参数大几个数量级， GPT-4 拥有超过 100 万亿个参数。

由于这种模型的增长，小型企业在其工作流程中只能依赖于预先训练的深度学习模型，用于直接开箱即用的推理、微调或迁移学习。

在模型可用性方面，PyTorch 和 TensorFlow 存在巨大的不同。 本文将定量研究这两个深度学习框架的模型可用性，以了解它们的比较情况。

HuggingFace的统计结果

HuggingFace的迅速崛起表明了对预训练深度学习模型的需求，该公司最近在 B 轮融资中筹集了4000 万美元。 HuggingFace 的流行和快速增长可归因于其易用性，只需几行代码即可访问 SOTA 模型。

当我们按框架（PyTorch 或 TensorFlow）对 HuggingFace 上的总深度学习模型和顶级深度学习模型的数量进行细分时，我们开始看到一种趋势，该趋势将在后文中持续讨论。