廣大網友對送葬找鼓樂隊有何看法

子豪 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

Keras一直深受程式設計師的歡迎，就在幾天前，MIT CSAIL剛幫它慶祝了6週歲生日。

然而，一轉眼，reddit上卻在為它舉辦

“葬禮”

。

一篇

“Keras正在被谷歌殺死”

的帖子，在reddit上引發熱議。

6歲的Keras經歷了什麼？

Keras和TensorFlow淵源頗深

Keras

最初由一位谷歌工程師開發，是一個開源高層深度學習API，其開發重點是支援快速實驗。

由於Keras本身不具備底層運算能力，所以需要和具備底層運算能力的後端協同工作。

最初發行的時候，Keras支援以Theano、CNTK等作為後端，而那個時候TensorFlow還沒有開源。

而使用者對Keras的評價，正如reddit文章作者所說：

“Keras早在幾年前就可用，而且API穩定，這是它巨大的優勢……最初的Keras只是一個機器學習的高階API規範，與缺少工程背景的人合作時，這點非常好。”

TensorFlow

則是谷歌公司開發的開源軟體庫，用於各種感知和語言理解任務的機器學習，具有很強的功能性。

2015年11月，谷歌將TensorFlow0。1開源，而後逐漸穩定，並發展出強大的使用者群，成為深度學習框架的NO。1。

於是從Keras v1。1。0開始，TensorFlow成為Keras的預設後端，二者的使用者量也產生關聯。

不過，TensorFlow逐漸由於API穩定性不足、靜態計算圖程式設計複雜等缺陷，遇到了發展瓶頸。

與此同時，PyTorch的動態圖開發模式，以及更加便捷的程式設計方式，不斷吸引TF的使用者轉換陣營。

這迫使谷歌作出改變，考慮到Keras簡單易用，還擁有強大的使用者基礎，於是谷歌將它整合進TensorFlow2。0，成為了tf。keras。

本應是個皆大歡喜的結果，卻出現了不少質疑聲。作者就表示：

TF2延續了TF1的缺點，而Keras的優勢正慢慢消失。

“谷歌將其併入TensorFlow2，這本身沒有問題，但Keras正在被慢慢“殺死。”

之所以產生這樣的觀點，他給出了3個

理由

：

• Keras API 在合併期間被 “凍結 ”，使得它的功能落後於其他替代品；

• TF2的釋出得太晚。最重要的是，第一版的bug很多，到現在仍缺乏一些基本功能；

• 谷歌把TF1的爛攤子搬到TF2，讓框架變得極其臃腫。出現故障時，冗長而含糊的錯誤資訊和大量的堆疊痕跡，會讓人不知所措。

他強調自己一直使用原始Keras，對谷歌沒有偏見，也不是在抱怨TensorFlow。但Keras和TF2的故事讓他感到沮喪，因此將這篇文章作為Keras API的葬禮……

這篇略顯傷感的文章引起了網友關注，一起看看其他人怎麼說。

網友觀點

這篇“送葬文”獲得了400+點贊，不過從評論來看，只有少數網友表示同感。

“和愚人節無關，這完全表達了我對Keras和TF2的看法。”

大多數網友並不認同作者的看法，認為tf。keras比之前更勝一籌。

“完全不同意這種觀點。

Keras API比以往任何時候都容易；擁有更多功能，可以輕鬆利用TF分散式培訓；只需幾行程式碼，就可以在數百個GPU上訓練一個巨大的模型。如果是開發簡單的模型，

Keras比過去更簡單

，功能更強大。

雖然合併過程的確有點混亂……”

不少網友站在TF使用者的角度，認為整合Keras是TF2的一大亮點。

“TF允許建立生產管道，採用多種策略進行分散式培訓，而Keras只有能在多個GPU上訓練模型這一個不錯的功能……

對我這樣的TF使用者而言，

整合Keras是件非常好的事

。”

“我沒看到Keras消失，谷歌怎麼會殺死它呢？”

“我從2016年一直使用它，現在雖然存在問題，但是比直接用TF更好”

PyTorch在前，JAX在後

此貼一出，網友們必然要將各家框架比較一番。

雖然TF2。0將重心放在了簡單性和易用性上，但在大多數人看來，

PyTorch

仍然更勝一籌：

“我們有更靈敏的

PyTorch

，有什麼理由去用TensorFlow？”

“我認為Keras會被PyTorch取代。過去使用Keras和TensorFlow的大多數人以及一些用PyTorch的人，都正在轉向

JAX

，它非常實用且快速。”

JAX

由谷歌開發，其前身是Autograd（透過numpy和本機python程式碼進行梯度計算的庫），作為TF的簡化庫。

網友評價JAX更像是TF和python的混合體，保證功能性的同時，仍然簡潔易用。程式設計師們還為它開發了Haiku程式碼庫，使使用者能面向物件開發。

有人表示：“實際上，比Keras消失更糟的是，

TF2殺死了TensorFlow

。”

“TensorFlow從一開始就是一團糟，作為可微程式設計的易用工具，設計問題阻礙了其靈活性，主要是靜態計算圖。PyTorch的動態計算圖效果更好，因此TF2試圖趕超，但為時已晚。

JAX真的很不錯，應該是未來的發展趨勢。”

PyTorch帶來的危機尚在，如今谷歌又大力開發JAX。也許在未來某天，JAX會成為谷歌的主要神經網路庫。

此番境地，Keras未來真的會消失嗎？

reddit連結：

https：//www。reddit。com/r/MachineLearning/comments/mhrpbm/d_Keras_killed_by_google/

— 完 —

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