研究人员的倾向会对工业界产生多大的影响?随着当下的博士生纷纷毕业,他们将会把使用 PyTorch 的习惯延续新的岗位上去。这种倾向是否足够令公司选择招聘使用 PyTorch 的雇员呢?毕业生们会基于 Pytorch 技术创业吗?
TensorFlow 的动态图模式能否在易用性方面追赶上 PyTorch?我从对该问题紧密追踪的人以及在线社区哪里感受到的情况是,TensorFlow 的动态图严重受到「性能/内存」问题的困扰,而且「Autograph」自身也存在许多问题。Google 将为此付出大量的工程努力,但是 TensorFlow 还是会受到许多「历史遗留问题」的困扰。
PyTorch 能多快在生产环境中被大规模采用?PyTorch 还有许多基本问题有待解决,比如没有好的量化方式、不能满足移动性和服务性需求。对于大多数公司来说,在这些问题被妥善解决之前,它们甚至都不会考虑使用 PyTorch。PyTorch 是否能足够令公司信服,改变使用的机器学习框架呢?(注:近日,PyTorch 宣布了支持量化和移动性功能,这两种功能尚处于试验阶段,但代表了 PyTorch 在这方面取得了重大进展。)
Google 在业内被孤立会让 TensorFlow 受挫吗?Google 推动 TensorFlow 的主要原因之一是帮助其迅速发展的云服务。由于 Google 正在试图占领整个机器学习垂直市场,这刺激其它竞争公司(微软、亚马逊、英伟达)纷纷转向唯一的机器学习框架备选方案——PyTorch。