在近期我們進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查——企業(yè)里的人工智能，收到了超過(guò)1300份的回復(fù)。我們發(fā)現(xiàn)幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)和框架被廣泛地使用。超過(guò)半數(shù)的受訪者說(shuō)他們已經(jīng)使用了TensorFlow和scikit-learn，第三位被使用的是PyTorch和Keras。
我最近參加了RISELab的Caroline Lemieux做的一個(gè)有趣的演講。她介紹了AutoPandas和依賴于程序合成的自動(dòng)化工具的最新工作。在演講過(guò)程中，Lemieux回顧了他們收集的對(duì)于不同深度學(xué)習(xí)框架和數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)的使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。她很大度地分享給我了一些數(shù)據(jù)。我用這些數(shù)據(jù)繪制出下面這張圖：
圖1 發(fā)布在arXiv.org上的提到每個(gè)框架的論文數(shù)量。來(lái)源：數(shù)據(jù)來(lái)自RISELab，圖由Ben Lorica提供
圖1里的數(shù)字是對(duì)預(yù)發(fā)表平臺(tái)arXiv.org上的論文進(jìn)行全文搜索獲得的，即在全文搜索里，提到每個(gè)框架的論文數(shù)量?；谶@個(gè)指標(biāo)我們發(fā)現(xiàn)，在研究人員里最流行的兩個(gè)深度學(xué)習(xí)框架是TensorFlow和PyTorch。從2019年1月到6月底，有1800多篇論文提到了TensorFlow，同時(shí)也有差不多的論文提到了PyTorch。最值得注意的是，研究人員里對(duì)于PyTorch的興趣正在快速增加：年度增長(zhǎng)率為194%（2019年1月到6月相比于2018年1月到6月）。
在某種程度上研究人員和老師都是最愛(ài)嘗鮮的用戶，并且強(qiáng)烈影響著未來(lái)從業(yè)人員可能會(huì)使用的東西?？雌饋?lái)PyTorch也在從數(shù)據(jù)科學(xué)家、開(kāi)發(fā)人員和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和公司社區(qū)中吸引用戶。在最近的一篇文章中我們概述了用于管理企業(yè)中機(jī)器學(xué)習(xí)的工具套件。我們?cè)谄渲袕?qiáng)調(diào)的許多工具和公司都支持流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架（特別是TensorFlow和PyTorch），因此我們預(yù)測(cè)這兩個(gè)框架對(duì)于企業(yè)用戶來(lái)說(shuō)都是同樣可行的選擇。
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Ben Lorica
Ben Lorica是O’Reilly Media公司的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，同時(shí)也是Strata數(shù)據(jù)會(huì)議和O’Reilly人工智能會(huì)議的內(nèi)容日程主管。他曾在多種場(chǎng)景下應(yīng)用商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，這些場(chǎng)景包括直銷、消費(fèi)者與市場(chǎng)研究、定向廣告、文本挖掘和金融工程。他的背景包括在投資管理公司、互聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)和金融服務(wù)公司就職。
