สถานะปัจจุบันของเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง [2019]

เมื่อเทียบจากจำนวนครั้งที่ถูกใช้งานในงานวิจัยสำหรับการประชุมวิชาการ พบว่า PyTorch มีมากกว่า TensorFlow อย่างชัดเจน

ทำไมนักวิจัยจึงชอบ PyTorch มากกว่า

• Simplicity : คล้ายกับ numpy, มีความเป็น Python สูง, และทำงานร่วมกับระบบนิเวศ Python อื่น ๆ ได้ดี

• Great API : API ออกแบบมาอย่างดี ส่วน TensorFlow นั้น API เปลี่ยนมาโดยตลอด

• Performance : มีเรื่องเล่าหลายครั้งอย่างน่าประหลาดว่า PyTorch เร็วกว่า TensorFlow แม้จะไม่ใช่ข้อสรุปที่แน่ชัด แต่ก็ดูเหมือนว่า TensorFlow ไม่ได้เร็วกว่าอย่างทิ้งห่าง

สำหรับนักวิจัย PyTorch เหนือกว่า

แต่ในตลาด TensorFlow ยังเหนือกว่า

ในระดับ Production ดูเหมือนว่า PyTorch ยังมีเรื่องที่ต้องแก้ไขอยู่

กำลังเกิดการบรรจบกันของเฟรมเวิร์ก

• PyTorch เปิดตัว JIT compiler และ TorchScript

• โหมด eager execution ของ TensorFlow 2.0