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TensorFlow，国际自然保护联盟！抛弃者正是谷歌自己

发布时间：2025-09-19

时长和开发成本不确定，“症状”也不几乎明确。

4、不大力支持Windows该系统，根本无法在上头的虚拟环境此前试运行。

5、从未数据集加载器，得借用TensorFlow或PyTorch的。

……

尽管如此，比较简单、灵活性又好用的JAX还是率先在DeepMind此前流行起来。2020年孕育的一些深达研习库里Haiku和RLax等都是基于它开发建筑设计。

这一年，PyTorch原著者之一Adam Paszke，也全职自组了JAX团队。

目当年，JAX的OpenBSD单项在GitHub上已有18.4k标星，比TensorFlow更高了不少了。

值得一提的是的是，此前，有不少声响都对此它很不太可能转用TensorFlow。

一方面是因为JAX的实力，另一方面主要还是跟TensorFlow自身的很多不太可能有关。

为什么Skype要转转JAX？

孕育于2015年的TensorFlow，曾经也风靡一时，推出后很慢速更高达了Torch、Theano和Caffe等一众“弄潮儿”，视作最有名的机器研习软件该系统。

然而在2017年，苦心经营近的PyTorch“不甘心”。

这是Meta基于Torch搭乘设的机器研习库里，由于上左手比较简单、诙谐，很慢速受到一众研究课题成果的青睐，甚至有更高达TensorFlow的态势。

正因如此，TensorFlow却在不时来得新近和界面算法此前趋于来得加臃肿，迅速失去了开发建筑设计者的信赖。

（从Stack Overflow上的反问占比来看，PyTorch急遽回升，TensorFlow却依然停滞不当年）

在竞争之此前，TensorFlow的优点迅速渗入出来，API不有利于、解决缺陷十分复杂、研习开发成本更高等缺陷并从未随着来得新近补救多少，反而内部结构趋于来得十分复杂了。

正因如此，TensorFlow却从未之后发挥比较能好在“试运行效率”等压倒性。

在学术研究课题，PyTorch的应用于率正迅速更高达TensorFlow。

尤其是在各大顶就会如ACL、ICLR此前，应用于PyTorch解决缺陷的算法软件该系统近几年仍未占有了更高达80%，正因如此TensorFlow的应用于率还在不断攀升。

也正是因此，Skype坐不住了，试图用JAX攻下对机器研习软件该系统的“主导权”。

虽然JAX时以上不是“交为深达研习紧密结合的通用软件该系统”，然而从发布之初起，Skype的人力就依然在向JAX侧面。

一方面，Skype神经元和DeepMind迅速将来得多的库里紧密结合在JAX上。

都有Skype神经元的Trax、Flax、Jax-md，以及DeepMind的神经网络库里Haiku和强化研习库里RLax等，都是基于JAX紧密结合的。

据Skype此前对此：

JAX生态开发建筑设计此前，也就会重新近考虑适当其与基本TensorFlow库里（如Sonnet和TRFL）的建筑设计（如此一来）保持一致。

另一方面，来得多的单项也开始基于JAX解决缺陷，已经有爆火的DALL·E mini单项就是其此前一个。

由于能来得好地透过SkypeTPU的压倒性，JAX在试运行性能上比PyTorch要相比较，来得多之当年搭乘设在TensorFlow上的企业界单项也早就转转JAX。

甚至有网友调侃JAX如今爆火的不太可能：不太可能是TensorFlow的应用于者或许无法忍受这个软件该系统了。

那么，JAX到底有从未决心替代TensorFlow，视作与PyTorch比拟的新近力量呢？

来得大失所望哪一个软件该系统？

某种程度来看，很多人还是很坚定引出PyTorch。

他们或许不害羞Skype每年都出一个新近软件该系统的平均速度。

“JAX虽然很吸引人，但还毕竟具备“新方法”的潜能促成大家遗弃PyTorch来应用于它。”

但大失所望JAX的也并非少数。

就有人对此，PyTorch是很单纯，但JAX也在缩小差距。

甚至还有人噩梦给JAX打call，对此它比PyTorch要能比10倍，曾说：如果Meta不之后金宝儿的话Skype就就会赢了。（左手动老虎）

不过，总有不怎么care谁欠谁赢的人，他们的慢慢地放得很今后：

从未同样，只有来得好。关键的是来得多玩家和好的idea索性都自组进来，让OpenBSD和根本优秀的新近颖画上等号。

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