Исследователи из The Gradient опубликовали сравнительное исследование популярности фреймворков PyTorch и TensorFlow. Исследование основывается на данных крупных ML-конференций: CVPR, NAACL, ACL, ICLR, ICML и др. Использование PyTorch в среднем выросло на 243% в сравнении с 2018. В то время как TensorFlow стали использовать в среднем реже на 0.5%.
С момента, когда глубокое обучение начало становиться более популярным в 2012 году, появилось множество фреймворков для обучения нейросетей. От ранних Caffe и Theano до поддерживаемых корпорациями PyTorch и TensorFlow. Раньше сложно было отследить, какой из фреймворков наиболее часто используется. Ответ на этот вопрос важен, например, для повышения актуальности результатов исследовательской работы.
График ниже показывает соотношение между статьями, которые используют PyTorch для обучения моделей на крупных ML-конференциях с 2017 до 2019. Видно, что с каждым годом популярность фреймворка растет на десятки процентов. Большинство исследований на конференциях в 2019 использовали PyTorch для обучения моделей.
Ниже график показывает популярность PyTorch относительно периодически падающей популярности TensorFlow. В 2018 PyTorch был менее популярен, чем TensorFlow.
Несмотря на то, что в исследованиях PyTorch — преобладающий фреймворк, в реальных продуктах чаще требуется знание TensorFlow. По данным на 2018 и 2019, требование TensorFlow как навыка прибавилось на 1541 позиций. Требование Pytorch увеличилось на 1437. На Гитхабе у репозитория TensorFlow количество звезд увеличилось на 13.7 тысячи, а у PyTorch — на 7.2 тысячи.
