Tensorflow的发展历史:

  • 2015年9月发布0.1版本
  • 2017年2月发布0.1版本
  • 2019年春发布2.0版本(2.0beta)

与tensorflow同时期出来的框架

  • Scikit-learn:面向传统机器学习的框架,无深度学习框架,并且没有采用gpu加速
  • Caffe:由华人开发的第一个深度学习框架,采用C++编写,并可调用python接口,是最早的深度学习框架。缺点是:No auto-gradient。
  • Keras :提供API接口给深度学习
  • Theano:也是深度学习框架,存在开发难,调试难等问题
  • Torch :采用Lua语言,是个小众语言,不是很友好

框架的发展流程

  • Torch演化为Pytoch,使用了python,Caffe2作为Pytorch后端并入Pytorch中(Facebook公司)
  • Theano演化成目前的Tensorflow(Google公司)

Tensorflow1.x存在的问题

  • 调试困难
  • API混乱
  • 入门困难,代码难读
  • 所以当时有大批研究者开始着手使用Pytorch(tf2.0没有出现时)

Tensorflow2.0 is coming

  • 2.0 版本最大的特点就是:Easy to use!
  • Keras 将作为Tensorflow2.0的接口使用,用tf.keras调用keras中的接口
  • 忘掉1.0的一些概念:
    (1)计算图Graph
    (2)会话Session
    (3)变量管理Variable Scope与共享reuse
    (4)define-and-run
    (5)等等

各大框架的使用流行度

纵观Tensorflow、Keras、Pytorch的发展史

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