Keras將死于谷歌之手？reddit網(wǎng)友寫“送葬文”，引發(fā)熱議

子豪 2021-04-06 13:12:25 來源：量子位

子豪 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

Keras一直深受程序員的歡迎，就在幾天前，MIT CSAIL剛幫它慶祝了6周歲生日。

然而，一轉(zhuǎn)眼，reddit上卻在為它舉辦“葬禮”。

一篇“Keras正在被谷歌殺死”的帖子，在reddit上引發(fā)熱議。

6歲的Keras經(jīng)歷了什么？

Keras和TensorFlow淵源頗深

Keras最初由一位谷歌工程師開發(fā)，是一個開源高層深度學(xué)習(xí)API，其開發(fā)重點是支持快速實驗。

由于Keras本身不具備底層運算能力，所以需要和具備底層運算能力的后端協(xié)同工作。

最初發(fā)行的時候，Keras支持以Theano、CNTK等作為后端，而那個時候TensorFlow還沒有開源。

而用戶對Keras的評價，正如reddit文章作者所說：

“Keras早在幾年前就可用，而且API穩(wěn)定，這是它巨大的優(yōu)勢……最初的Keras只是一個機器學(xué)習(xí)的高級API規(guī)范，與缺少工程背景的人合作時，這點非常好?！?/p>

TensorFlow則是谷歌公司開發(fā)的開源軟件庫，用于各種感知和語言理解任務(wù)的機器學(xué)習(xí)，具有很強的功能性。

2015年11月，谷歌將TensorFlow0.1開源，而后逐漸穩(wěn)定，并發(fā)展出強大的用戶群，成為深度學(xué)習(xí)框架的NO.1。

于是從Keras v1.1.0開始，TensorFlow成為Keras的默認(rèn)后端，二者的用戶量也產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

不過，TensorFlow逐漸由于API穩(wěn)定性不足、靜態(tài)計算圖編程復(fù)雜等缺陷，遇到了發(fā)展瓶頸。

與此同時，PyTorch的動態(tài)圖開發(fā)模式，以及更加便捷的編程方式，不斷吸引TF的用戶轉(zhuǎn)換陣營。

這迫使谷歌作出改變，考慮到Keras簡單易用，還擁有強大的用戶基礎(chǔ)，于是谷歌將它集成進TensorFlow2.0，成為了tf.keras。

本應(yīng)是個皆大歡喜的結(jié)果，卻出現(xiàn)了不少質(zhì)疑聲。作者就表示：TF2延續(xù)了TF1的缺點，而Keras的優(yōu)勢正慢慢消失。

“谷歌將其并入TensorFlow2，這本身沒有問題，但Keras正在被慢慢“殺死。”

之所以產(chǎn)生這樣的觀點，他給出了3個理由：

? Keras API 在合并期間被 “凍結(jié) ”，使得它的功能落后于其他替代品；

? TF2的發(fā)布得太晚。最重要的是，第一版的bug很多，到現(xiàn)在仍缺乏一些基本功能；

? 谷歌把TF1的爛攤子搬到TF2，讓框架變得極其臃腫。出現(xiàn)故障時，冗長而含糊的錯誤信息和大量的堆棧痕跡，會讓人不知所措。

他強調(diào)自己一直使用原始Keras，對谷歌沒有偏見，也不是在抱怨TensorFlow。但Keras和TF2的故事讓他感到沮喪，因此將這篇文章作為Keras API的葬禮……

這篇略顯傷感的文章引起了網(wǎng)友關(guān)注，一起看看其他人怎么說。

網(wǎng)友觀點

這篇“送葬文”獲得了400+點贊，不過從評論來看，只有少數(shù)網(wǎng)友表示同感。

“和愚人節(jié)無關(guān)，這完全表達(dá)了我對Keras和TF2的看法?！?/p>

大多數(shù)網(wǎng)友并不認(rèn)同作者的看法，認(rèn)為tf.keras比之前更勝一籌。

“完全不同意這種觀點。

Keras API比以往任何時候都容易；擁有更多功能，可以輕松利用TF分布式培訓(xùn)；只需幾行代碼，就可以在數(shù)百個GPU上訓(xùn)練一個巨大的模型。如果是開發(fā)簡單的模型，Keras比過去更簡單，功能更強大。

雖然合并過程的確有點混亂……”

不少網(wǎng)友站在TF用戶的角度，認(rèn)為集成Keras是TF2的一大亮點。

“TF允許創(chuàng)建生產(chǎn)管道，采用多種策略進行分布式培訓(xùn)，而Keras只有能在多個GPU上訓(xùn)練模型這一個不錯的功能……

對我這樣的TF用戶而言，集成Keras是件非常好的事?！?/p>

“我沒看到Keras消失，谷歌怎么會殺死它呢？”

“我從2016年一直使用它，現(xiàn)在雖然存在問題，但是比直接用TF更好”

PyTorch在前，JAX在后

此貼一出，網(wǎng)友們必然要將各家框架比較一番。

雖然TF2.0將重心放在了簡單性和易用性上，但在大多數(shù)人看來，PyTorch仍然更勝一籌：

“我們有更靈敏的PyTorch，有什么理由去用TensorFlow？”

“我認(rèn)為Keras會被PyTorch取代。過去使用Keras和TensorFlow的大多數(shù)人以及一些用PyTorch的人，都正在轉(zhuǎn)向JAX，它非常實用且快速?！?/p>

JAX由谷歌開發(fā)，其前身是Autograd（通過numpy和本機python代碼進行梯度計算的庫），作為TF的簡化庫。

網(wǎng)友評價JAX更像是TF和python的混合體，保證功能性的同時，仍然簡潔易用。程序員們還為它開發(fā)了Haiku代碼庫，使用戶能面向?qū)ο箝_發(fā)。

有人表示：“實際上，比Keras消失更糟的是，TF2殺死了TensorFlow?！?/p>

“TensorFlow從一開始就是一團糟，作為可微編程的易用工具，設(shè)計問題阻礙了其靈活性，主要是靜態(tài)計算圖。PyTorch的動態(tài)計算圖效果更好，因此TF2試圖趕超，但為時已晚。

JAX真的很不錯，應(yīng)該是未來的發(fā)展趨勢。”

PyTorch帶來的危機尚在，如今谷歌又大力開發(fā)JAX。也許在未來某天，JAX會成為谷歌的主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。

此番境地，Keras未來真的會消失嗎？

reddit鏈接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mhrpbm/d_Keras_killed_by_google/