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从我司视角来看，目前高通在机器学习上的战略很清楚，全力支持自己的Snapdragon Machine Learning SDK和Google的TensorFlow。 为达到此目标，已经调动起SoC的所有相关部件，试图最大化的推动深度机器学习在移动设备上的应用。
Mar 3, 2021 · 单卡eager和PyTorch一致. 单卡和分布式编程体验一致. 欢迎吐槽 ===== 记得刚关注这个话题时标题中并没有OneFlow吧？ 失落，又舒了一口气。 现在怎么改成 ️OneFlow了？ 问的是谁最好用？ 那当然是PyTorch 了。OneFlow 现在的API和TensorFlow 1.x相似，不好用。
May 11, 2022 · 慢慢的Pytorch开始崭露头角，由于在学术界，比拼的是谁实验做的快，谁的骚操作多，所以在学术界上，Pytorch开始很多人使用，并且也越来越完善。 虽然Pytorch被诟病，推理速度慢等，但是随着技术的发展，比如ONNX的出现，很多公司会将Pytorch的模型进行转化后部署，所以，慢慢地Pytorch的使用者超过的TensorFlow1.x。
sklearn是机器学习算法包，有很多数据处理方法，目前在使用tf或者pytorch的过程中都会结合sklearn进行数据处理的，所以不冲突。 在工业界用tf的比较多，学术界基本都是pytorch，入门的话，肯定pytorch简单好用，如果只是服务端部署，建议pytorch，移动端部署tflite还是支持的比较好一些
PyTorch用来做非常dynamic的研究加上对速度要求不高的产品。 Caffe2用来做计算机视觉，HPC和数值优化的研究，加上产品线里的高效部署。 Caffe可以继续用，不过如果你关注mix precision或者heterogeneous computation或者手机和嵌入式端的话，建议尝试一下Caffe2。
Jan 3, 2021 · PyTorch和 TensorFlow-你在社交媒体上看到这个两极分化的问题有多少次了？这些框架的普及推动了近年来深度学习的兴起。二者都不乏坚定的支持者，但在过去的一年里，一个明显的赢家已经开始出现。 PyTorch是2018年最流行的框架之一。
TensorFlow 和 PyTorch 代表了现今 AI 框架框架的两种不同的设计路径：系统性能优先改善灵活性，和灵活性易用性优先改善系统性能。 这两种选择，随着神经网络算法研究和应用的更进一步发展，又逐步造成了 AI 框架在具体技术实现方案的分裂。
1.实现方式：符号式编程vs命令式编程. tensorflow是纯符号式编程，而pytorch是命令式编程。 命令式编程优点是实现方便，缺点是运行效率低。 符号式编程通常是在计算流程完全定义好后才被执行，因此效率更高，但缺点是实现复杂。 2.图的定义：动态定义vs静态定义
Nov 3, 2019 · PyTorch 和 TensorFlow. 在大多数情况下，这两个框架都会得到类似的结果，与 PyTorch 相比，TensorFlow 在CPU 上的速度通常会稍慢一些，而在 GPU 上的速度则稍快一点： 所有的模型中，在 CPU 上，PyTorch 的平均推断时间为 0.748s，而 TensorFlow 的平均推断时间为 0.823s；
如果抛开我对谷歌系一直以来的偏爱，对于research来说，那肯定是pytorch更易用。 tensorflow一方面文档没有pytorch完善，一方面内部api异常混乱。 tf内部抛出warning是很常见的事情了，一个功能具有多个api实现的结果不仅仅是灵活程度增加，同时也导致了调用的混乱。
