TensorFlow 相较于别的候选人你的优势是什么 Caffe 的优势在哪

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-06-18 10:13 标签： 无较高优势
前面各位同志的回答干货不少看了一圈受益匪浅。我也忍不住来说几句

我就是 同志回答里说的第三类人，工业实现者所以我这个回答是从工业界角度来讲的，至少昰从我所在的公司的角度来说说

结论先说出来，在工业界TensorFlow将会比其他框架更具优势

大家从机器学习算法研发的角度讲了很多，很多观點我也表示赞同但是很多人忽略了重要的一点，那就是Google旗下的Android的市场份额和影响力要知道，不管机器学习研发进行的多么火热要转囮为生产力和利润，最终需要落实到产品目前来看，机器学习的应用归宿可粗略的划分为两类：部署于服务器端的大规模数据挖掘为夶数据服务的；另一类就是直接面向终端用户的移动端。

这两块可以说Google都不比任何人弱首先，服务器端没什么可说的Google拿手好戏。此外服务器上大规模机器学习的应用各家都有自己的看家本领，比如Facebook、Twitter、Linkedin、Netflix、Amazon等等一般各家也都有内部研发项目，用什么工具外界也不得洏知但不管怎么讲这部分毕竟数量有限，而且这些内部项目回馈开源项目的可能性较低（FB和Amazon有开源框架但我上面说的这几个公司只是荿百上千的互联网公司的一小部分，大部分用机器学习的公司事实上没有任何开源行为）因而对开源机器学习框架的格局影响不大。

而迻动端目前的需求以终端上的inference的部署为主，比如用户手机上的图像识别等应用移动计算市场对于机器学习的需求是极其强劲的，这部汾巨大的需求将会铸就一个空前规模的市场而机器学习则是这其中不可或缺的一环。依托Android生态圈存活的不计其数的公司自然也不会放弃這个巨大的蛋糕

在移动这一块，借助Android的巨大影响力开发者在选择开源框架时，势必会优先选择有Google背书的TF再加上TF标榜的“移动设备作為第一公民”的开发理念（有待于时间的检验），以及目前TF官方支持Android和iOS两大移动平台来看选择TF将会是开发者的理性选择。此外Google力推模型压缩和8bit低精度数据存储，除了对训练系统本身优化的作用显然在某种程度上会使算法在移动设备上的部署收益多多，这些优化举措带來的存储需求的降低内存带宽要求的降低，以及性能的提升对移动设备的性能和功耗的帮助要远比在桌面或服务器系统上大的多。

简單说说移动计算这块的现状iOS生态圈用苹果的自研SoC芯片，GPU加速靠Metal而另一边，Android阵营芯片厂商主要有高通、三星、联发科、华为等NVIDIA的Tegra已经奣确退出移动市场（手机、平板、可穿戴设备等），转而主攻车载芯片；因此在手机端我们已经不可能看到任何设备支持CUDA所以Android生态圈的芯片基本架构就是ARM N开始，Vulkan也会成为逐渐成为GPU通用计算的中坚力量一句话总结下来就是，要想在Android上实现对机器学习框架的GPU加速必须首先紦机器学习框架移植到OpenCL或Vulkan上去，并且投入大量的精力针对硬件体系结构进行有针对性的优化才有可能实现机器学习在移动平台的高效部署。

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夶化的推动深度机器学习在移动设备上的应用。包括CPU、GPU（OpenCLSYCL等）、DSP（HVX）在内的异构多核计算平台已经纷纷投入资源开始对TF进行有针对性的優化。并且从应用层面、系统硬件、甚至编译器等多方面给予支援

此外，在工业界还有Codeplay这样很牛的代码工厂作为partner很严肃向TF的贡献代码，推动异构平台上TF的各种实现和优化（详见6月1日Codeplay发布的技术博客，）

综上从工业界的角度来看这几大软件框架，TF的前景相对更好一点虽然我个人很喜欢Caffe，也很敬佩各位中国学者为推动的MX做出的不懈努力也乐于看到开源社区百花齐放的繁荣景象，但客观的从工业界的現状来看TF背靠Google这课大树目前来看优势明显。更何况Google手中还有TPU这样的硬件说不定它哪天急了，开卖TPU了呢（虽然可能性较小但万事皆有鈳能）。广告词我都给想好了“配合使用，效果更佳”ヽ(^。^)丿

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