四年半时间，全球下载量突破1亿次，仅过去一个月，下载量就突破1000万次。这是TensorFlow提交的最新成绩单。GoogleAI负责人JeffDean（传说中的“小舅子”）非常兴奋：当我们在2015年11月将TensorFlow作为开源项目发布时，我们希望当外部机器学习研究人员使用它时，它会是一样的就像我们在GoogleAI的一样。同样的经历。看到它的下载量超过1亿，我感到非常自豪。Keras的作者、谷歌的深度学习专家Fran?oisChollet也发推文称：仅在过去一个月，下载量就超过了1000万，而且还在加速增长。当然，毫无悬念，网友们在姐夫推特下写下了老梗：不过我们现在用的是Pytorch。为什么TensorFlow可以取得这样的成绩呢？在姐夫的推文中，他还提到了2015年TensorFlow发布时的博客。这一天，谷歌发布了TensorFlow的“白皮书”，并很快将其开源。而它的故事，就是从这一刻开始书写的。凭借谷歌不容小觑的影响力，消息在科技圈内迅速传开，圈外却并没有想象中的那么轰动。直到2016年，AlphaGo点燃了大众对人工智能的热情，AI逐渐渗透到各行各业，Tensorflow成为一个现象级的技术名词，为大众所熟知。Tensorflow在2017年2月发布了1.0.0版本，也标志着稳定版的诞生。早期的TensorFlow还是有很多非议，比如API的稳定性、效率，以及基于静态计算图的编程复杂度。几年下来，TensorFlow不断优化，同时吸取Pytorch等框架的优点，逐步解决这些缺点。2019年，谷歌推出了TensorFlow2.0，这是该平台发展的一个重要里程碑。几个亮点包括：专注于简单易用，大幅简化API以方便开发者使用Keras和eagerexecution轻松构建模型提高使用TensorFlowLite和TensorFlow.js部署模型的能力到现在，TensorFlow已经迭代到版本2.2.0，更加强调性能和生态系统的兼容性，以及核心库的稳定性。除了性能的不断优化，TensorFlow的成功还得益于其生态。可以说，TensorFlow已经建立了一个非常强大的生态系统，包括各种库、扩展和工具，可以满足研究人员和开发人员实现端到端机器学习模型的各种需求。对于研究人员，TensorFlow提供了前沿的机器学习研究模型，例如能够实现语音到文本转换的T5模型。产品开发者可以使用TensorFlow、Keras等工具构建各种应用产品。TensorFlowHub还提供了大量的预训练模型。此外，开发人员可以利用TensorFlowLite等工具轻松将机器学习模型部署到各种设备。路漫漫其修远兮，TensorFlow取得的成绩令人钦佩，但与此同时，它面临的挑战也是巨大的——甚至是前所未有的。除了自身性能、易用性、生态等发展因素外，更多的挑战可能来自于同类深度学习框架的竞争。包括Pytorch、MXNet、Caffe、Keras等，它们各有亮点和特点，这也造成了用户选择上的差异。那么，这些开源深度学习框架之间的竞争情况如何呢？由于并不是所有的框架都公布了“下载量”指标，所以我们从GitHub上的关注度来做个对比。如果有更好的对比指标，欢迎在评论区交流。首先是TensorFlow，它在GitHub上的星数已经达到144,000颗。Keras在GitHub上有48,200颗星。Pytorch在GitHub上有38,600颗星。Caffe在GitHub上有30,200颗星。MXNet在GitHub上有18,700颗星。如果按照GitHubstar数来判断开源深度学习框架的流行程度，那么排名是：TensorFlow>Keras>Pytorch>Caffe>MXNet此外，国内的深度学习框架也在逐步发展：百度飞桨、华为MindSpore、MegEngine、清华Jittor。GitHub上的小star分别是11.3K、1K、2.1K、1.4K。对于全球深度学习框架的风起云涌发展，TensorFlow全球产品总监KemalElMoujahid曾表示：我们很高兴看到行业的发展。现在，从全球范围来看，虽然机器学习和人工智能的普及还处于初级阶段，但我们不能忘记最终的目标：在全球范围内普及机器学习和人工智能。
