TensorFlow for Python がゆっくりと死につつある理由

宗教戦争はテクノロジーの土台となっています。 さまざまなオペレーティング システム、クラウド プロバイダー、またはディープ ラーニング フレームワークの長所と短所についての議論であるかどうかにかかわらず、ビールを数杯飲むと、事実は脇に追いやられ、人々は自分のテクノロジが聖杯であるかのように戦い始めます。

IDE についての際限のない話について考えてみてください。 VisualStudio を好む人もいれば、IntelliJ を使用する人もいれば、Vim のような単純な古いエディターを使用する人もいます。 お気に入りのテキスト エディターがあなたの性格について何と言うかについて、終わりのない議論があり、もちろん半分皮肉なことです。

同様の戦争が PyTorch と TensorFlow の周りで燃え上がっているようです。 どちらの陣営にも多くの支持者がいます。 そして、どちらの陣営も、お気に入りの深層学習フレームワークが最適である理由を示唆する良い議論をしています。

3 月の TNW バレンシアのチケットを手に入れましょう!

ハイテクの心臓部が地中海の中心部にやってくる

そうは言っても、データはかなり単純な真実を語っています。 TensorFlow は、現時点で最も普及しているディープ ラーニング フレームワークです。 毎月、PyTorch のほぼ 2 倍の数の質問が StackOverflow に寄せられます。

一方、TensorFlow は 2018 年頃から成長していません。PyTorch は、こ​​の投稿が公開される日まで着実に勢いを増していました。

完全を期すために、下の図には Keras も含めました。 TensorFlow とほぼ同時期にリリースされました。 しかし、お分かりのように、近年はそれが台無しになっています。 これについての簡単な説明は、Keras は少し単純化されており、ほとんどの深層学習の実践者が持つ要求に対して遅すぎるということです。