我不再使用TensorFlow的5大原因谷歌最受欢迎深度学习框架日渐式微？

Posted 2021-04-29 新智元

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  新智元编译  

来源：Quora

编译：费欣欣，常佩琦

 

【新智元导读】一篇叫做“TensorFlow Sucks”的文章火了。上线不到两年便成为Github最受欢迎深度学习项目，谷歌开源深度学习框架TensorFlow，有人爱它，有人恨他，本文摘选了一些研究人员和开发者使用TF的感受——TensorFlow竟然这么难用？欢迎留下评论，分享你的使用经验。

最近网上出现了一篇叫做“TensorFlow Sucks”的文章，作者吐槽了谷歌的开源机器学习框架TensorFlow的各种缺点，主要是认为TensorFlow缺乏灵活性，在设计思想和使用上不便于快速原型部署，而且相关的库太过高级无法轻松使用。那篇文章的作者还使用PyTorch和Caffe作对比，认为后者在某些代码和调用方面比TF好很多。

“谷歌想要开发出一款让所有人都能使用的工具，但是它做出的这个产品似乎并不能让所有人都满意。”

这篇文章发布后引发了不小的反向，部分原因当然是TensorFlow庞大的用户群。Quora上也有相关的讨论。下面新智元做了摘译。

TensorFlow是一个高级却给人感觉低级的框架

以下是是Quora用户、来自挪威的数据科学家Håkon Hapnes Strand的回答：

我认为这篇文章很有趣，大部分内容都和我自己使用TensorFlow的经验相吻合。

我完全同意作者关于TensorFlow缺点的主要观点。这是一个高级却给人感觉低级的框架。理想情况下，你想要快速进行原型部署（rapid prototyping），同时在控制细粒度。但通常二者不可得兼。而在TensorFlow里，你是两者都得不到。

所以，你只能在TF上面使用API，比如Keras。但要是用户必须走调用API这条路，本身就说明框架有问题。TensorFlow静态图计算模型的主要卖点在于性能，但各种基准显示，一些其他的框架在保持语法更加简单的同时，实现了与TensorFlow同等的效果。

很明显，大家对谷歌的狂热偏好带来了TensorFlow的流行。在我看来，还有几个不错的深度学习框架。比如说CNTK就不比TensorFlow差。但由于品牌名称不够响亮，就不如TensorFlow流行。大多数研发人员会认为，谷歌做的一切都很创新、令人激动。此外，从营销角度看，“CNTK”名字不够好，而“TensorFlow”就很吸引人。

极度侧重图是最大的优点，也是最大的劣势

以下是来自用户Bohdan Khomtchouk的回答，Khomtchouk是斯坦福的博士后：

我认为TensorFlow极度侧重于图（graph）的这一点是其最大的优势，但也是最大的弱点。

优势在于系统能够适应很多优化，对于生产部署而言也是理想的选择（因为没有语言的运行时间，就是图）。这些事情对谷歌来说很重要，我相信，最终，对于大多数产业级的客户来说也很重要，因此我认为总体而言是很好的。

缺点则主要来自工作时的别扭——你不是在编写程序，而是在定义图。对此，有两种应对方法：

1）使用更高级的声明式API，比如Keras和TF Estimators。实际上大多数人都希望这样使用TensorFlow，所以是一个很好的方法。我相信，TF团队将很快开始将这些框架作为新用户上手TF的工具大力推广。

2）TensorFlow Eager Mode，这将为TensorFlow带来必需的逐行运算语义和动态图。这方面还没有很多细节，但是看GitHub（https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/eager）和StackOverflow（什么是TensorFlow Eager代码：https://stackoverflow.com/questions/45967895/what-is-tensorflow-eager-code-for），可以看出些究竟。在我看来，这是为了给研究人员（动态图）和学习者（能够编写更多命令式的程序）提供更多类似PyTorch的环境而开发的。

我认为，这些回应将是非常有效的，而且TensorFlow将继续保持其作为深度学习选择框架/基础设施的地位。

放下TensorFlow，过上美好生活

以下是来自用户、INRIA研究人员Ujjwal的回答：

坦白说，我同意文章中作者的大部分观点。他没有空穴来风，实际上是切中了要害。作为一名研究人员，我完全理解他的经历。

我花了很多时间用TensorFlow做了许多复杂工作（heavy stuff）。不是自夸，真的是很复杂的工作，而这也是对深度学习解决方案的真正考验。

使用CIFAR10，CIFAR100或MNIST这些数据集，任何深度学习库都可以表现出惊人的效果。但你在真实环境中遇到的问题要复杂得多得多得多。

真实场景很重要，在做研究的时候尤其重要。我们都希望很快出结果，有很高的灵活性。如果一个库灵活性不足，那它就不是一个好的库。就是这么简单。

以下是我不喜欢TensorFlowd的原因：

• 缺乏良好的输入通道：只有TensorFlow的1.4预览版中有一些还算不错的输入通道。Dataset API现支持预抓取，这对于在训练或推理时提高GPU的通量有很大帮助。然而，这也同样容易导致系统进入锁定状态。此外，TF没有文档或案例来展示有效的输入通道。

• 极度糟糕的社区：你需要用TensorFlow做一些事情。但看文档理解或者解决不了，所以你决定去Github。但当你一点开“New Issue”，首先看到的是一大堆说明，明确地警告你，“只有与开发相关的”问题才能在这里问，其他query都该用StackOverFlow。因为我们都是开源好用户，所以老老实实去了StackOverFlow，发了有深度的帖子。但是，你等啊等，等啊等，不会有回答出现。这样的事情已经发生过好几十次。要是你在Github上发一个issue，就会有人跑过来把你的帖子关掉，还不忘贴心提醒你，这个问题更加适合StackOverFlow。……我在那边问点有深度的问题，不会有任何回应。

• 粗浅的使用：我不是要说谁，但我在现实生活中真的遇到了很多就是对TensorFlow爱爱爱不停的人。但是，每当我问他们一些深度问题的时候，他们都给我看些CIFAR10 /MNIST的代码。这就是我说的“粗浅的使用”（Shallow Usage）。这是一个危险的趋势。TensorFlow教程中的一切都很棒。但相信我，从大规模应用的角度看，一个都不好。

• 迷弟泛滥：这个原因最蠢，没有人会承认。但很多人听到TensorFlow就兴奋，就因为名字上跟了个“Google”。这是很难理解，但这是一个事实。而谷歌已经利用了这种愚蠢的优势。

• 缺少良好的保存和重用方法：如果你使用4个GPU进行模型训练，然后使用S aver.save() 保存模型，.meta文件将保存与每个GPU相对应的图。如果你的朋友需要很快用这个模型进行测试，除非他是一个知道所有内部细节的专家（注意，并没有明确的文档），否则他就没法用。我再次强调，这些东西只有当你去真正使用时才有体会。用一个GPU，或者你只想看到所有使用的GPU都感觉良好，那你可能永远都不会注意到这个重大的缺陷。

我还能说很多，但实在不想打字了。

任何有计算机科学基础知识的人都知道静态图效率高。但是，我都懒得跟那些认为静态图很灵活是很好用的方法的人争论。动态图很重要，因为它们提供了更高水平的灵活性，而灵活性在研究中是非常重要的。

API的改动更是别跟我提。在安装每个新版本之前，我想我以前的代码都来不及。

我已经不用TensorFlow了，将来也不会碰它。我的日子现在好多了。

原文链接：https://www.quora.com/What-do-people-think-of-the-TensorFlow-sucks-article

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