TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比_tensorflow 底层是c

Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。本文节选自《TensorFlow实战》第二章。

主流深度学习框架对比

深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而TensorFlow却杀出重围，在关注度和用户数上都占据绝对优势，大有一统江湖之势。表2-1所示为各个开源框架在GitHub上的数据统计（数据统计于2017年1月3日），可以看到TensorFlow在star数量、fork数量、contributor数量这三个数据上都完胜其他对手。

究其原因，主要是Google在业界的号召力确实强大，之前也有许多成功的开源项目，以及Google强大的人工智能研发水平，都让大家对Google的深度学习框架充满信心，以至于TensorFlow在2015年11月刚开源的第一个月就积累了10000+的star。其次，TensorFlow确实在很多方面拥有优异的表现，比如设计神经网络结构的代码的简洁度，分布式深度学习算法的执行效率，还有部署的便利性，都是其得以胜出的亮点。如果一直关注着TensorFlow的开发进度，就会发现基本上每星期TensorFlow都会有1万行以上的代码更新，多则数万行。产品本身优异的质量、快速的迭代更新、活跃的社区和积极的反馈，形成了良性循环，可以想见TensorFlow未来将继续在各种深度学习框架中独占鳌头。

表2-1 各个开源框架在GitHub上的数据统计

观察表1还可以发现，Google、Microsoft、Facebook等巨头都参与了这场深度学习框架大战，此外，还有毕业于伯克利大学的贾扬清主导开发的Caffe，蒙特利尔大学Lisa Lab团队开发的Theano，以及其他个人或商业组织贡献的框架。另外，可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接、爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖据工具链上，Python就有NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件，做数据采集和预处理都非常方便，并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。

表2-1和图2-1所示为对主流的深度学习框架TensorFlow、Caffe、CNTK、Theano、Torch在各个维度的评分，本书2.2节会对各个深度学习框架进行比较详细的介绍。

表2-2 主流深度学习框架在各个维度的评分

图2-1  主流深度学习框架对比图

各深度学习框架简介

在本节，我们先来看看目前各流行框架的异同，以及各自的特点和优势。

TensorFlow

TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它和Theano一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和Caffe一样是用C++编写的，使用C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型（Python则会比较消耗资源，并且执行效率不高）。除了核心代码的C++接口，TensorFlow还有官方的Python、Go和Java接口，是通过SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）实现的，这样用户就可以在一个硬件配置较好的机器中用Python进行实验，并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延迟的环境中用C++部署模型。SWIG支持给C/C++代码提供各种语言的接口，因此其他脚本语言的接口未来也可以通过SWIG方便地添加。不过使用Python时有一个影响效率的问题是，每一个mini-batch要从Python中feed到网络中，这个过程在mini-batch的数据量很小或者运算时间很短时，可能会带来影响比较大的延迟。现在TensorFlow还有非官方的Julia、Node.js、R的接口支持，地址如下。

Julia： github.com/malmaud/TensorFlow.jl
Node.js： github.com/node-tensorflow/node-tensorflow
R： github.com/rstudio/tensorflow

TensorFlow也有内置的TF.Learn和TF.Slim等上层组件可以帮助快速地设计新网络，并且兼容Scikit-learn estimator接口，可以方便地实现evaluate、grid search、cross validation等功能。同时TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图支持非常自由的算法表达，当然也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。事实上，只要可以将计算表示成计算图的形式，就可以使用TensorFlow。用户可以写内层循环代码控制计算图分支的计算，TensorFlow会自动将相关的分支转为子图并执行迭代运算。TensorFlow也可以将计算图中的各个节点分配到不同的设备执行，充分利用硬件资源。定义新的节点只需要写一个Python函数，如果没有对应的底层运算核，那么可能需要写C++或者CUDA代码实现运算操作。

在数据并行模式上，TensorFlow和Parameter Server很像，但TensorFlow有独立的Variable node，不像其他框架有一个全局统一的参数服务器，因此参数同步更自由。TensorFlow和Spark的核心都是一个数据计算的流式图，Spark面向的是大规模的数据，支持SQL等操作，而TensorFlow主要面向内存足以装载模型参数的环境，这样可以最大化计算效率。

TensorFlow的另外一个重要特点是它灵活的移植性，可以将同一份代码几乎不经过修改就轻松地部署到有任意数量CPU或GPU的PC、服务器或者移动设备上。相比于Theano，TensorFlow还有一个优势就是它极快的编译速度，在定义新网络结构时，Theano通常需要长时间的编译，因此尝试新模型需要比较大的代价，而TensorFlow完全没有这个问题。TensorFlow还有功能强大的可视化组件TensorBoard，能可视化网络结构和训练过程，对于观察复杂的网络结构和监控长时间、大规模的训练很有帮助。TensorFlow针对生产环境高度优化，它产品级的高质量代码和设计都可以保证在生产环境中稳定运行，同时一旦TensorFlow广泛地被工业界使用，将产生良性循环，成为深度学习领域的事实标准。

除了支持常见的网络结构[卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurent Neural Network，RNN）]外，TensorFlow还支持深度强化学习乃至其他计算密集的科学计算（如偏微分方程求解等）。TensorFlow此前不支持symbolic loop，需要使用Python循环而无法进行图编译优化，但最近新加入的XLA已经开始支持JIT和AOT，另外它使用bucketing trick也可以比较高效地实现循环神经网络。TensorFlow的一个薄弱地方可能在于计算图必须构建为静态图，这让很多计算变得难以实现，尤其是序列预测中经常使用的beam search。

TensorFlow的用户能够将训练好的模型方便地部署到多种硬件、操作系统平台上，支持Intel和AMD的CPU，通过CUDA支持NVIDIA的GPU（最近也开始通过OpenCL支持AMD的GPU，但没有CUDA成熟），支持Linux和Mac，最近在0.12版本中也开始尝试支持Windows。在工业生产环境中，硬件设备有些是最新款的，有些是用了几年的老机型，来源可能比较复杂，TensorFlow的异构性让它能够全面地支持各种硬件和操作系统。同时，其在CPU上的矩阵运算库使用了Eigen而不是BLAS库，能够基于ARM架构编译和优化，因此在移动设备（Android和iOS）上表现得很好。

TensorFlow在最开始发布时只支持单机，而且只支持CUDA 6.5和cuDNN v2，并且没有官方和其他深度学习框架的对比结果。在2015年年底，许多其他框架做了各种性能对比评测，每次TensorFlow都会作为较差的对照组出现。那个时期的TensorFlow真的不快，性能上仅和普遍认为很慢的Theano比肩，在各个框架中可以算是垫底。但是凭借Google强