Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等，深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。机器之心也曾发表过多篇相关的介绍和对比文章，如《主流深度学习框架对比：看你最适合哪一款？》、 《五大主流深度学习框架比较分析：MXNET 是最好选择》、 《对比深度学习十大框架：TensorFlow 最流行但并不是最好》和 《从 TensorFlow 到 Theano：横向对比七大深度学习框架》。
不过你知道用户实际用起来的感觉怎么样吗？近日，Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖，想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。
帖子一楼写道：
我还没有从 Torch7 迁移到 TensorFlow。我玩过 TensorFlow，但我发现 Torch7 更加直观（也许是我玩得不够？）。我也尝试了一点 PyTorch，所以我决定先看看效果。
使用了几周 PyTorch 之后，我认为我现在还不必迁移到 TensorFlow，至少在我感兴趣的项目上还不需要。用 PyTorch 写自定义模块真是简单至极。而且其动态图构建（dynamic graph construction）给我之前需要熬夜实现（或等待列表上）的东西带来了很多新想法。我认为对机器学习开发者来说，PyTorch 是一个了不起的工具集。我也知道 TensorFlow 的社区资源要强大得多，但如果要开发全新的项目（而不是为已有的架构重新写代码或阅读教程），社区也不一定能有很大的帮助。
这个 Reddit 帖子发出后得到了很多机器学习研究者和开发者的关注，他们纷纷跟贴谈论自己的想法和经验（不只是关于 PyTorch 和 TensorFlow，讨论中还涉及到更多工具）。机器之心在这里选择其中一些我们认为有价值的评论，希望能够给你的学习和研究带来帮助。以下按赞成数量排序。
ajmooch的回复：
我一直在做一个 TensorFlow 的项目，所以我可以公正地在 Theano+Lasagne, PyTorch 和 Tensorflow 三者之间做一个比较。但对于前两者，我可以给出一些漫漫的看法。
背景：大概在一年前我开始接触 Theano+Lasagne，并在我的两篇论文中使用了它。我上周改换到 PyTorch，并重新建了两个我以前用 Theano 实现的关键项目。
API：Theano 的图形构建和编译工作方式让我学习起来很费劲，但一旦我找到了它的窍门，一切都迎刃而解（这也许会花费两个月，但是我仍旧在学习 Python 和基本的神经网络方面的东西，所以对这一速度的参考价值持保留态度）。Lasagne 的 API，对我来说，就像是优雅的凯瑟琳女皇骑着逆戟鲸展开了战斗，也就是说我爱死它了。如果我提前知道我有多想要一个 Theano 的程式库去工作，我一定会写一个程式库，这大大地减轻了繁重的劳动。
PyTorch 的 API，另一方面来说感觉有些粗糙，但对它有一些限定词，这个稍后再谈。如果你只是做一些标准的任务（实现 ResNet 或者 VGG）我认为你不会有问题，但我一直都有一些分歧因为我所做的一切都有些奇怪。举个例子，在我当前的项目中，因为 strided 张量索引（tensor indexing）还未实现，我必须使用几个 hacky 解决方法，虽然当前的索引技术非常灵活，比起直接使用 numpy 风格的索引，它们少了很多直观性。中心的限定条件是，它们确实只是释放 friggin 的框架，当然并不是一切都实现，还有一些待解决的问题。Theano 发展时间长且已经成熟，我并没有观察到它或者 Lasagne 在这个过程中遇到过困难。
除此之外，对于 PyTorch 我最大的「抱怨」基本上是在神经网络 API 方面「事情并未按照我让他们组合的方式进行放置」。具体来说，我非常喜欢 Lasagne 的「层次（layers）」范式—但是一点点批判性的思维就会让你得出这个结论，这个范式尤其不适合动态图框架。我完全习惯于考虑并且优化我关于静态图形定义的思考过程，所以转换 API 方法是一个小的痛点。这非常重要-我花了很长时间思考「好吧，既然我不能使用自己的标准流控制写出一个常规的程序一样，写出这个图的 Theano，那么我该如何定义它呢，」这让我在思维的道路上变得越来越强大。
然而，动态图需要一个与「定义+运行」基本不同的 API，虽然我个人认为它并不直观，就在上周其单独执行定义的方法，正如 CJ 所说，打开了我的思路并给了我几十个项目的想法，这在以前是不可能的。我还想象，如果你在任何你想的地方使用 RNNs 做任何事情，比如，在没有消耗计算的前提下实现动态计算，接口的命令性质将会使它更容易这样做。
速度：所以我没有做广泛的基准测试，但是我惊讶的发现，PyTorch 是可以立即使用的，在我当前的项目的单 GPU 的训练时间比 theano+lasagne 快 100%。我已经在 Geforce gtx 980 和 Titan X 上测试了它，并实现了已经确认相同且在合理的误差范围内的网络。100% 逐字地在 CIFAR100 上从（在最简单的情况下）5 分/历元到 2.5 分/历元，并且在某些情况下降到 2 分钟/历元（即，快两倍）
这是相同的模板代码，使用了相同的数据提取程序（我不得不讽刺地说「fetcher」没有思考「去死吧，FETCHER（DIE, FETCHER!）」），除了实际的代码，训练和运行网络，一切都相同。
这让我感到惊讶，因为我的印象是，Theano 的广泛和积极的内存优化（在这种情况下，当你开始训练，只需花费几分钟进行编译）意味着它在单 GPU 下的速度非常快。我不知道什么导致了速度的提升，或者，因为他们同样都使用了 cuDNN 的最新版本（我仔细地检查了一遍以确保的确是这样），所以这一切的收获一定在天空的某一个地方，但我并不知道会在哪里。
相关地，使用 Theano 工作时，我从来没有能够得到多 GPU 或者半精度浮点数。我花了好几天的时间试图让 libgpuarray 工作，并使用 platoon 试图进行修复，但每次我都会精疲力尽（想象一下即使我可以得到编译的资源也不会如此困难，这已经是一个痛点了）。然而，立即使用的 PyTorch 的数据并行性（单节点，4 GPU）和半精度（用于卷积的 pseudo-FP16，这意味它不会变快但是会使用更少的内存）问题就解决了。当时就是这样。
开发团队交互：我与两个框架的核心开发团队一直交流的非常愉快。对于 Lasagne 和 Theano，我遇到了一些困难，很多奇怪的问题。很多次，他们总是快速且简洁地帮我弄清楚什么错了（我通常不明白）。PyTorch 团队同样有帮助—我一直在提出我遇到的错误或问题，并得到及时的反映，通常会在当天修复，或者得到解决方法或得到问题跟踪。我并没有在 Keras 或者 Tensorflow 上工作，但是我看过他们的「问题」日志和一些用户组，只是因为大量的用户，这些框架看起来并不会得到这种个人的关注 - 就像是我去 Cal Poly（加州理工州立大学）一样，在这个地方，教授/学生的比例很高，你很少看到一个班中有超过 20 个学生，然而在 Berkeley 你能看到 1000 人的演讲厅。这并非批评 Cal 的孩子或者暗示 berkeley 盲目扩招，但如果你是一个像我一样开发非标准神经网络的人（我并不是在说 Chuck Tingle weird），然而从一个实际构建框架的人那里得到快速的反馈，这是非常宝贵的能力。
Misc：我担心一个特别的问题（为什么我打算几年拾起 TensorFlow 并将它作为主要框架），Theano 和 PyTorch 都没有为部署设计，开发团队它看上去并没有把重心放在 PyTorch 上（虽然在这方面，我可能看错了，我模糊的记得我在论坛的帖子上看到过这个）。我想要练习将一些东西放置在网站或者 droid app 上（主要是为了娱乐，但我一直都非常专注于研究并认为这是一个真正有用的技能，可以实际获得我在设备上所做的东西），我不确定其他的框架能很好地支持这种方式。
相关地，PyTorch 的分布式框架仍然是实验性的，最近我听说 TensorFlow 在设计时就考虑到了分布式，所以如果你需要运行真正的大规模项目，TensorFlow 多半是最好的。
TL；DR：我并不是试图推荐哪个框架比较好；我至死都爱 Lasagne（可能更多），但我已经发现动态图的灵活性和其快速地、难以理解的增益的速度。我在上个星期安装了 PyTorch 并且只用了非常少的时间就上手了，我想我不太可能回头了。我并不是很了解 TensorFlow。但能从 PyTorch 开发者那里得到及时反馈对我来说是很重要的一点，因为我正在做一些看来有点奇怪的研究，但在未来我也可能为一些项目重新使用 TensorFlow。这个讨论帖非常棒，但我希望在你阅读过后的印象是：这是他们的主观经验，而不是一个刻板的印象如：「就是这样，你绝对会感到同样的方式」。
taion的回复：
我们最近从 Theano+Lasagne 转到了 TensorFlow。
我还没有尝试过任何分布式的架构，但总体上用过 Theano 之后再用 TensorFlow 感觉非常熟悉——甚至更好。对你提到的几点，回复如下：
等效的图形编译（graph compilation）要快得多；我们用了几秒而不是几分钟。但是它仍然不够快，如果我们想要将它的大部分添加到我们的 CI 套件（CI suite），但我们不需要等待很长时间来开始训练。
从 Lasagne 转到 TensorFlow 之后，我喜欢 tf.layers 和 tf.contrib.layers 中更高层次的功能；它们为接受张量（tensor）并返回张量的功能性 API，因此更容易与「原始」的 TensorFlow 集成。我们可以做普通的张量操作，而不用写一个层那么麻烦。
在我们使用的模型上，TensorFlow 的速度稍稍快于 Theano（20％-30％）。当第一次使用时，我们看到大致相同的性能，并认为这可以接受，但然后我们阅读 TensorFlow 的性能指南（www.tensorflow.org/performance…），并切换到 NCHW 并融入批处理规范（batch norm），然后一切运行得更快了。我猜 Theano 本身就不是很快……
关于开发人员的反馈速度：我曾在 TF 的问题区提出了一些微不足道的问题，但 TF 开发人员通常在一两天内就回复我了。
此外，工具是相当好的。TensorBoard 绝对好用，用来表示的时间线（timeline）/跟踪（trace）的工具也一样好用。但是我还没有尝试新加入的 tfdbg。
TensorFlow 当然也有几个缺点，例如在实践中部署到 iOS，但这说来话长。使用 TensorFlow 不是没有痛苦，但与需要 Python runtime 的 Theano 相比，这还算什么事情吗？这是相当大的进步。
如果你使用 TensorFlow，我强烈建议你看看 tf.layers 或 TF-Slim。具体的说，tf.layers 本质上嵌入了 Keras API。
尽管我不指望任何有意义的性能差异；本帖讨论的操作最终定义了一个静态计算图形（computation graph），所以使用像 Keras 这样的包装器本身并不增加资源消耗，除了在图形定义时最小的资源占用，但是如果你原来使用 Theano，你会感到 TensorFlow 的启动时间快得多（以秒计而不是以分钟计的编译速度）。
遵循 TensorFlow 性能指南（TensorFlow performance guide）非常有用。在 DenseNet（L = 40，k = 12）模型上，从默认的 NHWC 和未融入批处理规范切换到 NCHW 和融入批处理规范后，我们的每个 epoch 时间都下降了超过 30％。在 WRN-16-4 模型上，我们看到 epoch 时间下降了超过 20％。
badmephisto（Andrej Karpathy）的回复：
我认为在深度神经网络库的设计方面，PyTorch 目前已然接近启发的高度。
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它属于轻量级；
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它目前位于 Python 中；
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它使你能够明确地控制计算。没有编译器能自己妄图变聪明来「帮助你」，或是将你的代码加速；事实上大多编译器在调试中会产生大量麻烦；
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它使 GPU 内核调用之上仅有少量（可解释的）抽象层，而这恰恰是高性能的保证；
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也许这是个人偏好，但我得到了与抽象有关的特定 OCD。每当我要做艰巨的工作时都会很紧张，因为一旦我的未来被泄漏，我便能感觉到它那些无法摆脱且难以忍受的痛苦。相对简单的事情理应在引擎盖之下发生的大多数情况下，这种感觉尤为强烈；
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调试更容易，因为特定代码中会是特定行（而不是在距离使用大型或生成的 Graph 对象的 sess.run（）很远的地方）失败。你的堆栈跟踪不会填满三个屏幕来让你玩「找找错误在哪里！」的竖版卷轴游戏；
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不存在编译时间。我无法理解 Theano 用户是如何处理的，他们一定更有耐心；
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你可以直接操作渐变，显然，做一些事情时可以更容易，也更自然（如在反向传播过程中的渐变剪辑，或各种「破碎的反向传播」的有关想法，就像最近的 Shake Shake reg 命令一样；的确，我认为你可以用 stop_gradient 破解一个解决方案）；
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它对动态图的支持从一开始就是自上而下的设计原则，而非随之而至的事后想法。并且我们会看到更多的动态图表，如做成一大块 NLP，或是神经模块网 ；
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它没有缩进或膨胀你的代码的显式会话对象；
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它获得的抽象是正确的：raw numpy - > Tensors（但 GPU 上的 raw numpy 可能对深度学习一无所知！）- >变量（它们了解深度学习），并且 Modules 或 Optim 等等会稍有益处。
到目前为止，我与 TF 的有关经验有些膨胀，所以即便是像数据驱动初始化这样理应很简单的事情，也会用到一些 tricks。当然，TF 的开发者有他们的一套解决方案，但往往涉及你从未听说过的 5 个 TensorFlow 函数的组合。我不记得曾用 Torch 做过这些，又或许我现在做的事情更复杂。
免责声明：我仍行进于对 PyTorch 进行尝试的漫漫征途中；所以我的经验是基于在 TensorFlow 做了很多复杂事情，而在 PyTorch 上才刚刚开始的背景上得到的。让我们看看未来会发生什么。
jeremyhoward的回复：
对于 Practical Deep Learning For Coders-18 hours of lessons for free 的第 2 部分，我们从 keras + theano（第 1 部分）切换到 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 合用的状态。一般而言，使用 PyTorch 总是令人愉快的，主要是因为：
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动态计算使很多事情更加容易，如 seq2seq + attention 的神经翻译很难通过 keras + tf 来实现，但使用 PyTorch 便会很容易；
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更容易调试，因为你可以只使用标准的 PyThon 工具；
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PyTorch 让自定义的实现更加容易，所以你得以将更多时间专注于算法中，这样往往能够改进主要性能；
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使 Multi-gpu 简单易懂；
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Torch-vision 使加载和变换图像变得容易。
TensorFlow 的 API 非常荒谬，它在每个阶段都会重新发明轮子，并且要求开发者学习很多本不必要的新概念。然而，开发者峰会表示这一境况正在改善——而且同时使用 TensorFlow Servin 和 Cloud ML 会提高你的生产力。
Powlerbare的回复：
我大约在半年前使用 TensorFlow 实现了一些 seq2seq 模型，并意识到为何 TensorFlow 很好用：它的内置组件很棒，让研究变得就像有老师在推动着你一样容易，而注意与损失函数就如同噪声对比估测，等等。倘若我收集基线或修改函数，一切都会变容易。我已经习惯于搜索代码库，并确定究竟哪种函数在运作（如果不小心，某些可选的函数默认值便会得到不好的结果）——并且我对基于这些实现的大部分报告结果非常有信心。
下面是几点与我所爱的 PyTorch 有关，而 TensorFlow 却不会提供的事项：
1）PyTorch 提供了一个强化功能，我很喜欢它。增强功能基本上不会在实现中产生过多资源消耗，能有一些内置函数来调用 RL 的感觉真棒。
2）我并未大量使用 autograd，因为那时它速度很慢，但人们感觉用它来做一些没谱的事情很有趣。我是这个范例的死忠粉，因为我没来由地钟爱在 numpy 上编写网络。
选自Reddit机器之心编译
