深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力，解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具，它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利，使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。
目前，市场上有许多不同的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2等，它们各有优劣，适用于不同的场景和需求。然而，在众多的深度学习框架中，PyTorch和TensorFlow无疑是最受欢迎和最具影响力的两个框架，它们在学术界和工业界都有广泛的用户和支持者，也有激烈的竞争和对比。那么，在2023年，我们应该如何选择这两个框架呢？本文将从以下三个方面进行分析：
- 模型可用性：指的是能够获取到最新、最先进、最高质量的深度学习模型的能力，包括预训练模型、开源模型、论文模型等。
- 部署基础设施：指的是能够将深度学习模型部署到不同平台和环境中的能力，包括云端、边缘端、移动端等。
- 生态系统：指的是与深度学习框架相关联的软件和硬件资源的丰富程度，包括库、工具、数据集、社区、合作伙伴等。
模型可用性
在深度学习领域，模型可用性是非常重要的一个因素，因为它直接影响了开发者和研究者能够利用现有的成果进行创新和应用的能力。随着深度学习领域每年扩展，模型的规模也越来越大，从头开始训练最先进的模型已经不再可行。幸运的是，有很多最先进的模型是公开可用的，因此在可能的情况下利用这些模型是很重要的。
在模型可用性方面，PyTorch和TensorFlow存在明显的差异。PyTorch和TensorFlow都有各自的官方模型仓库但从其他来源获取模型也是很重要的。我们将从以下几个角度来定量和定性地比较两个框架在模型可用性方面的优劣：
- HuggingFace：HuggingFace是一个专注于自然语言处理（NLP）领域的公司，它提供了一个平台，使得开发者和研究者可以轻松地获取和共享经过训练和调整的最先进的NLP模型，如BERT、GPT-3等。HuggingFace上有超过10万个模型，覆盖了各种语言和任务，而且大多数模型都可以用几行代码就整合到你的管道中。
- 研究论文：研究论文是深度学习领域的重要推动力，它展示了最新的理论和实验进展，也是开发者和研究者获取灵感和知识的重要来源。能够获取到论文中的模型实现代码，可以节省大量的时间和精力，也可以避免一些错误和困难。
- Papers with Code：Papers with Code是一个免费开放的资源，其中包括机器学习论文、代码、数据集等等。它是一个很好的跟踪最新研究成果和最佳实践的平台，也是一个很好的获取和共享模型代码的平台。
HuggingFace
当我们比较PyTorch和TensorFlow在HuggingFace上的模型可用性时，结果非常惊人。HuggingFace上可用的PyTorch和TensorFlow独占模型的总数，以及同时适用于两种框架的模型的总数。从图中可以看出，PyTorch独占模型的数量绝对压倒了TensorFlow。几乎92%的模型是PyTorch独占的，比去年增加了85%，相比之下，只有约8%是TensorFlow独占的，所有TensorFlow的模型只占总模型的14%（比去年的16%还要少）。此外，在2022年中添加了超过4.5万个PyTorch独占模型，而TensorFlow独占模型仅添加了约4千个。
如果我们只关注HuggingFace上最受欢迎的30个模型，那么我们会看到更有趣的结果。虽然所有模型都可用于PyTorch，但没有一个是TensorFlow独占的，就像去年一样。但是，可用于两种框架的模型数量从19个增加到了23个，这表明可能对最受欢迎的模型进行了TensorFlow覆盖。
研究论文
对于研究人员来说，拥有最近发表的论文中的模型非常重要。尝试在不同框架中重新创建想要探索的新模型会浪费宝贵的时间，因此能够克隆一个存储库并立即开始实验意味着您可以专注于重要的工作。
鉴于PyTorch是事实上的研究框架，我们预计在整个研究界中观察到我们在HuggingFace上观察到的趋势。我们汇总了过去几年八个顶级研究期刊 的数据，制成了下面的图表，显示了使用PyTorch或TensorFlow的论文比例。
![研究论文比例]
如图所示，PyTorch的使用是非常迅速的，在短短几年内，从只有7%的论文使用到几乎80%的论文使用PyTorch或TensorFlow。很大程度上，这种快速采用的原因是由于TensorFlow 1的困难在研究环境中被加剧，导致
许多研究人员转向PyTorch。TensorFlow 2在2019年发布，试图解决这些问题，但显然已经太晚了，PyTorch已经成为了研究界的主流框架。
我们还可以看到，PyTorch和TensorFlow的使用并不是互斥的，有一些论文同时使用了两种框架，这可能是因为一些模型或库只适用于一种框架，或者是为了与其他研究人员进行合作。然而，这种情况并不常见，大多数论文只使用了一种框架。
Papers with Code
Papers with Code是一个非常有用的资源，它可以让我们更容易地找到和复现最新的深度学习模型。它也可以让我们看到不同框架在不同领域和任务上的表现和流行度。我们从Papers with Code上获取了以下数据，显示了在各个领域和任务上使用PyTorch或TensorFlow的论文数量。
PyTorch在几乎所有领域和任务上都占据了优势，尤其是在自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络等热门领域上。TensorFlow在一些领域上还有一定的竞争力，如强化学习、图神经网络、音频处理等，但总体而言，PyTorch仍然是更受欢迎的选择。
部署基础设施
部署基础设施是指能够将深度学习模型部署到不同平台和环境中的能力，包括云端、边缘端、移动端等。部署基础设施是深度学习框架的一个重要方面，因为它决定了深度学习模型能否在实际场景中发挥作用。部署基础设施涉及到多个层面的问题，如模型转换、优化、压缩、量化、编译、推理等。
在部署基础设施方面，TensorFlow和PyTorch有不同的优势和劣势。TensorFlow由谷歌开发和支持，因此它与谷歌的云服务和硬件设备有很好的兼容性和集成性。例如，TensorFlow可以轻松地转换为TensorFlow Lite ，从而可以在移动端和嵌入式设备上运行。TensorFlow也可以利用谷歌的TPU ，一种专门为深度学习设计的加速器，来提高训练和推理的速度和效率。此外，TensorFlow还有一些其他的部署工具和平台，如TensorFlow Serving 、TensorFlow Hub 、TensorFlow.js 等。
PyTorch由Facebook开发和支持，因此它与Facebook的云服务和硬件设备也有一定的兼容性和集成性。例如，PyTorch可以通过ONNX ，一种开放的神经网络交换格式，转换为其他框架或平台。PyTorch也可以利用Facebook的Glow ，一种基于图形优化的编译器，来优化和编译深度学习模型，并将其部署到不同的硬件后端。此外，PyTorch也有一些其他的部署工具和平台，如PyTorch Mobile 、PyTorch Hub 、PyTorch.js 等。
总的来说，TensorFlow在部署基础设施方面有更多的优势，因为它有更成熟和完善的部署解决方案，也有更多的合作伙伴和支持者。PyTorch在部署基础设施方面还有很多的改进空间，但它也在不断地发展和完善，也有一些创新和开放的部署方案。
生态系统
生态系统是指与深度学习框架相关联的软件和硬件资源的丰富程度，包括库、工具、数据集、社区、合作伙伴等。生态系统是深度学习框架的一个重要方面，因为它决定了深度学习框架能否提供全面和高质量的服务和支持。生态系统涉及到多个层面的问题，如功能扩展、性能提升、问题解决、知识共享等。
在生态系统方面，PyTorch和TensorFlow都有很强的优势，但也有不同的特点。PyTorch和TensorFlow都有很多优秀的库和工具，如PyTorch Lightning 、Fast.ai 、TensorBoard 、TFX 等，它们可以帮助开发者和研究者更方便地构建、训练、测试和部署深度学习模型。PyTorch和TensorFlow也都有很多高质量的数据集，如torchvision 、torchaudio 、torchtext 、tf.data 、tfds 等，它们可以提供丰富和多样的数据源，以满足不同领域和任务的需求。PyTorch和TensorFlow也都有很活跃和友好的社区，如PyTorch Forum 、TensorFlow Forum 、Stack Overflow 等，它们可以提供及时和有效的帮助和反馈，也可以促进知识和经验的交流和分享。PyTorch和TensorFlow也都有很多合作伙伴和支持者，如NVIDIA 、Amazon 、Microsoft 、IBM 等，它们可以提供更多的资源和机会，也可以推动更多的创新和应用。
总的来说，PyTorch和TensorFlow在生态系统方面都非常强大，但也有一些差异。PyTorch的生态系统更加灵活和开放，它鼓励开发者和研究者自由地创造和探索，也容易地与其他框架或平台进行互操作。TensorFlow的生态系统更加稳定和完整，它提供了一套完善的解决方案，从数据处理到模型部署都可以一站式完成，也与谷歌的云服务和硬件设备有很好地协同。
结论
通过以上三个方面的分析，我们可以看到PyTorch和TensorFlow在深度学习框架之争中各有优劣。PyTorch在模型可用性方面明显占据了优势，它拥有更多的最新、最先进、最高质量的深度学习模型，在学术界和研究界得到了广泛的认可和使用。TensorFlow在部署基础设施方面明显占据了优势，
它有更多的部署解决方案，可以将深度学习模型部署到不同的平台和环境中，也与谷歌的云服务和硬件设备有很好的协同。PyTorch和TensorFlow在生态系统方面都非常强大，但也有一些差异。PyTorch的生态系统更加灵活和开放，它鼓励开发者和研究者自由地创造和探索，也容易地与其他框架或平台进行互操作。TensorFlow的生态系统更加稳定和完整，它提供了一套完善的解决方案，从数据处理到模型部署都可以一站式完成，也与谷歌的云服务和硬件设备有很好地协同。
那么，在2023年，我们应该如何选择PyTorch和TensorFlow呢？这个问题没有一个确定的答案，因为不同的场景和需求可能有不同的考量和权衡。我们可以根据以下几个方面来进行决策：
- 研究目标：如果你的主要目标是进行研究，探索最新的理论和实验进展，那么PyTorch可能是更好的选择，因为它有更多的最先进的模型可用，也有更活跃和友好的研究社区。
- 应用场景：如果你的主要目标是进行应用，将深度学习模型部署到实际场景中，那么TensorFlow可能是更好的选择，因为它有更多的部署解决方案，也与谷歌的云服务和硬件设备有很好地协同。
- 个人偏好：如果你对两个框架都比较熟悉或不太熟悉，那么你可以根据你自己的喜好来选择。PyTorch可能会给你更多的灵活性和创造性，但也可能会让你遇到一些困难和挑战。TensorFlow可能会给你更多的稳定性和完整性，但也可能会让你失去一些自由度和探索性。
总之，PyTorch和TensorFlow都是非常优秀和流行的深度学习框架，在2023年仍然会有很多的用户和支持者。它们各有优劣，在不同的方面有不同的表现。我们应该根据自己的目标、场景和偏好来选择适合自己的框架，也可以同时使用两种框架，以获得最佳的效果。