Keras将死于谷歌之手？reddit网友写“送葬文”，引发热议

子豪 来源： 量子位

6岁的Keras经历了什么？

Keras一直深受程序员的欢迎，就在几天前，MIT CSAIL刚帮它庆祝了6周岁生日。

然而，一转眼，reddit上却在为它举办 “葬礼” 。

一篇 “Keras正在被谷歌杀死” 的帖子，在reddit上引发热议。

6岁的Keras经历了什么？

Keras和TensorFlow渊源颇深

最初由一位谷歌工程师开发，是一个开源高层深度学习API，其开发重点是支持快速实验。

由于Keras本身不具备底层运算能力，所以需要和具备底层运算能力的后端协同工作。

最初发行的时候，Keras支持以Theano、CNTK等作为后端，而那个时候TensorFlow还没有开源。

而用户对Keras的评价，正如reddit文章作者所说：

TensorFlow 则是谷歌公司开发的开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习，具有很强的功能性。

2015年11月，谷歌将TensorFlow0.1开源，而后逐渐稳定，并发展出强大的用户群，成为深度学习框架的NO.1。

于是从Keras v1.1.0开始，TensorFlow成为Keras的默认后端，二者的用户量也产生关联。

不过，TensorFlow逐渐由于API稳定性不足、静态计算图编程复杂等缺陷，遇到了发展瓶颈。

与此同时，PyTorch的动态图开发模式，以及更加便捷的编程方式，不断吸引TF的用户转换阵营。

这迫使谷歌作出改变，考虑到Keras简单易用，还拥有强大的用户基础，于是谷歌将它集成进TensorFlow2.0，成为了tf.keras。

本应是个皆大欢喜的结果，却出现了不少质疑声。作者就表示： TF2延续了TF1的缺点，而Keras的优势正慢慢消失。

之所以产生这样的观点，他给出了3个 理由 ：

• Keras API 在合并期间被 “冻结 ”，使得它的功能落后于其他替代品；

• TF2的发布得太晚。最重要的是，第一版的bug很多，到现在仍缺乏一些基本功能；

• 谷歌把TF1的烂摊子搬到TF2，让框架变得极其臃肿。出现故障时，冗长而含糊的错误信息和大量的堆栈痕迹，会让人不知所措。

他强调自己一直使用原始Keras，对谷歌没有偏见，也不是在抱怨TensorFlow。但Keras和TF2的故事让他感到沮丧，因此将这篇文章作为Keras API的葬礼……

这篇略显伤感的文章引起了网友关注，一起看看其他人怎么说。

网友观点

这篇“送葬文”获得了400+点赞，不过从评论来看，只有少数网友表示同感。

大多数网友并不认同作者的看法，认为tf.keras比之前更胜一筹。

不少网友站在TF用户的角度，认为集成Keras是TF2的一大亮点。

PyTorch在前，JAX在后

此贴一出，网友们必然要将各家框架比较一番。

虽然TF2.0将重心放在了简单性和易用性上，但在大多数人看来，仍然更胜一筹：

由谷歌开发，其前身是Autograd（通过numpy和本机python代码进行梯度计算的库），作为TF的简化库。

网友评价JAX更像是TF和python的混合体，保证功能性的同时，仍然简洁易用。程序员们还为它开发了Haiku代码库，使用户能面向对象开发。

有人表示：“实际上，比Keras消失更糟的是， TF2杀死了TensorFlow 。”

PyTorch带来的危机尚在，如今谷歌又大力开发JAX。也许在未来某天，JAX会成为谷歌的主要神经网络库。

此番境地，Keras未来真的会消失吗？

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