Sonnet 是成長(zhǎng)最快的庫(kù)
2017 年早期，谷歌 DeepMind 公開(kāi)發(fā)布了 Sonnet(6) 的代碼，這是一個(gè)建立在 TensorFlow 上的高級(jí)目標(biāo)導(dǎo)向的庫(kù)。其在谷歌搜索結(jié)果的頁(yè)數(shù)對(duì)比上一季度增長(zhǎng)了 272%，是我們選取的庫(kù)中增長(zhǎng)最快的。盡管谷歌在 2014 年收購(gòu)了這個(gè)英國(guó)的人工智能公司，DeepMind 和谷歌大腦仍然保持最大程度的獨(dú)立性。DeepMind 關(guān)注人工生成的智能，而 Sonnet 能幫助用戶在他們具體的 AI 想法和研究上構(gòu)建高級(jí)結(jié)構(gòu)。
Python 是深度學(xué)習(xí)接口的主要語(yǔ)言
PyTorch(5) 是一個(gè)底部接口為 Python 的框架，在我們的列表中是成長(zhǎng)第二快的庫(kù)。對(duì)比上一個(gè)季度，PyTorch 的谷歌搜索結(jié)果增長(zhǎng)了 236%。在所有 23 個(gè)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架和封裝中，只有三個(gè)沒(méi)有使用 Python 接口：Dlib、MatConvNet 和 OpenNN，有 6 到 7 個(gè)庫(kù)分別使用了 C++和 R 的接口。盡管數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)某種程度上都一致同意使用 Python，實(shí)際上在深度學(xué)習(xí)中還是有很多的選擇。
局限性
使用更長(zhǎng)久的庫(kù)通常會(huì)有更高的指標(biāo)，因此排名會(huì)更加靠前。我們這里只使用了唯一的指標(biāo)，即谷歌搜索季度增長(zhǎng)率（Google search quarterly growth rate）。
數(shù)據(jù)中展示了幾種困難：
1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和數(shù)學(xué)軟件都是特有的，因此被刪去
2.CNTK 也稱作微軟認(rèn)知工具箱，但我們只使用了原始的 cntk 命名
3.Neon 改為 Nervana Neon
4.Paddle 改為 PaddlePaddle
有些庫(kù)明顯是由其它庫(kù)衍生出來(lái)的，比如 Caffe 和 Caffe2。我們決定將擁有唯一的 GitHub 資料庫(kù)的庫(kù)作為單個(gè)處理。
方法
首先，我們從 5 個(gè)不同的來(lái)源中生成了一個(gè) 23 個(gè)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù)的列表，然后收集它們的所有指標(biāo)，并給出排名。GitHub 數(shù)據(jù)基于 star 指標(biāo)和 fork 指標(biāo)，Stack Overflow 數(shù)據(jù)基于標(biāo)簽和包含軟件包名稱的問(wèn)題，谷歌搜索結(jié)果基于過(guò)去 5 年內(nèi)谷歌搜索的結(jié)果總數(shù)目和過(guò)去 3 個(gè)月對(duì)比之前 3 個(gè)月計(jì)算得出的季度增長(zhǎng)率。