1月31日消息,OpenAI宣布将Spinning Up in Deep RL等项目全面转向基于PyTorch进行构建。
OpenAI表示,其正在PyTorch上标准化OpenAI的深度学习框架。过去,其根据项目的相对优势,曾经在许多框架中实施项目。现在选择标准化,以使团队更容易创建和共享模型的优化实现。
据了解,OpenAI选择PyTorch的主要原因是为了在GPU上大规模提高我们的研究生产力。在PyTorch中尝试和执行新的研究想法是非常容易的;例如,切换到PyTorch将生成建模中的研究想法的迭代时间从几周缩短到几天。此外,加入PyTorch这样一个快速发展的开发者社区,包括Facebook和微软这样的组织,也能推动GPU的规模和性能。
对此,网友们纷纷表示赞许。
一直以来,有关于深度学习部署框架Tensorflow和Pytorch之争一直被津津乐道。业界普遍认为:Pytorch简单易上手,被广大学者和科研人员所使用。其特点是快速实现、验证自己的想法,而不太注重兼容、部署等问题。而Tensorflow的生态更有利于快速部署。
而眼下,许多工业界项目也纷纷转投Pytorch。Tensorflow在工业界的地位,也没有那么牢固,因为生态总归是人构建的。当学术界疯狂扑入Pytorch,对新模型的适配等工作,自然会倾向于Pytorch了。
Tensorflow要想力挽狂澜,可能有些艰难!
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