为什么现在国内很多公司都在做深度学习框架?

作者：袁进辉
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并没有很多吧。训练框架就几家，端侧推理框架比较多。

我觉得主要有几个原因吧。

1，框架在产业链中的位置比较重要，做出来一款开发者喜欢用的框架，用户群足够广的话，商业空间很大。在国际上，哪家公司提供了全行业都在使用的底层软硬件，哪家就可以想象“平台型公司”这么一个愿景。

2，市场需求还没有很好被满足，技术也没收敛，创新就会层出不穷。原先谁能想到tf 一统天下的情况下pytorch还有机会呢，易用性一直没有被满足，tf 又没解决好，出现新框架是必然的。

3，国际形势下，“国产替代”成为一种理由。我以为，框架厂商可以借势，但切不可仅定位为备胎，还是要立志远大，不仅仅是yet another framework ，而是要在技术上有创新，能引领整个框架方向的发展。

一流科技官网

https://www.oneflow.org/

代码

Oneflow-Inc/oneflowgithub.com

Oneflow 系统设计中文介绍

Oneflow-Inc/oneflow-documentationgithub.com

Oneflow系统设计英文介绍

Oneflow-Inc/oneflow-documentationgithub.com

我在相关访谈中发表过的一些观点，供参考

30名工程师，历时1300天打造，又一“国产”AI框架开源了mp.weixin.qq.com

TensorFlow和PyTorch迎来了“后浪”mp.weixin.qq.com

编辑于昨天 12:21

作者：人工智能技术干货
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深度学习框架百花齐放百家争鸣，不管是对从业人员还是对产业来说都是最好的局面，一家独大很容易出现垄断行为，也很容易被卡脖子，也容易遇到系统性风险如政治政策影响，这是不可取的！

一方面，已有的深度学习框架不代表就是最好用的，斯不知就算Tensorflow这等一流的较早的开源深度学习框架也被业界吐槽了很久，一开始难用的静态图还有多变的API和架构，直接导致了pytorch的兴盛，直到Tensorflow 2.x带来eger动态图模式、较易用的keras API及较稳定的架构才渐渐地扳回一些局面，但pytorch似乎已占据了有利趋势正在科研工业界步步攻城略地！然而，在业界最受欢迎、用的人最多的深度学习框架就可以满足工业应用要求了吗？不一定吧，笔者就曾有用Tensorflow开发时，遇到问题报到github官方仓库上迟迟得不到解决，这问题一挂就是几个月，黄花菜都凉了，但是当我使用paddlepaddle进行开发遇到问题时，有专群专人进行答复指导，问题很快就得到解决了，这真的是很赞的！这也从侧面说明国内的深度学习开源框架虽然小众，但是就因为这样更应该大力支持，多搞出几个匹敌pytorch、tensorflow这等开源框架的出来，并把社区、资料、支持做好了，口碑自然就好了，外国的月亮未必就比国内的圆！

另一方面，谷歌Android号称全世界开源的手机操作系统，在美国一纸政令发出后还不是照样把华为给禁更新支持了！今天又看到新闻说特不靠谱已签订行政命令禁止TicTok和WeChat在美国使用了，这是很大的系统性风险啊！同样的，如果哪天Tensorflow、Pytorch被美国政府禁止对外使用了，那难道我们只能眼巴巴的看着业务受影响而毫无拿得出手的对标深度学习框架来用吗？！所以，国产的深度学习框架，自然有其历史意义所在，不仅可以提供更加高效稳定的深度学习框架和符合本地化的应用要求，还可以告诉美国人你们禁了也没用我们有备胎还比你的更好！

所以，不管是从应用需求上，还是从防范风险上，国产深度学习框架都是有很大价值的，另外，企业把深度学习框架生态做好了，为未来布局好了，也可以给其带来很好的可观利润，这是多赢的局面，我们作为业界从业者，自然应该要支持小众的深度学习框架发展为大众的深度学习框架，最好在开源深度学习框架里能有几个数得上名字的国产开源深度学习框架！

发布于 08-07

提问者应该是觉得，反正TF、torch都是开源的，用就是了，为什么还要自己掏钱开发，开发完还开源呢？

之所以有疑问，是因为在很多人眼里，【开源】这条规则是一条铁律，所有人都必须遵守规则。

那么问题来了，如果我偏不遵守呢？你可能会说那我们就把你拉黑，让你离开这个社区。但如果我正是这个社区的创造者呢？我请你离开好不好？

所以，这个提问的根本问题在于，题主没有搞清楚实力和规则的逻辑关系。你以为实力再强也得遵守规则，事实上实力够强就能随意修改规则。

结合华为被针对的背景，开发这些平台最重要的意义就是万一哪天TF也不让用了，你得有替代品。虽然是开源的，但从最近川普的一些操作可以看出，为了利益，既往的规则是可以说打破就打破的。又或者说，其实这些工具之所以开源，不是因为它必须开源，而是它的开发者和管理者决定了让它开源。

工具虽然开源了，但游戏规则还掌握在别人手里，这就意味着你依然是弱者，依然没有话语权。你用人家的工具玩出花来，把柄也攥在人家手里。

突破技术封锁，是当务之急。仅仅一个深度学习框架还远远不够。

更何况，深度学习框架说白了就是一款软件，开发难度也没那么大，又不是开发操作系统或者芯片，后者才是真的难。

编辑于 08-07

作者：三脚插头
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