Sự ra mắt gần đây của Txeo, một wrapper C++ hiện đại cho TensorFlow, đã làm dấy lên cuộc thảo luận đáng chú ý về sự thay đổi trong bối cảnh các framework học máy. Mặc dù Txeo cung cấp những tính năng ấn tượng như hiệu suất gần như nguyên bản và đơn giản hóa việc phát triển TensorFlow C++, phản ứng của cộng đồng cho thấy một sự thay đổi rộng lớn hơn trong sở thích của ngành và vai trò ngày càng giảm sút của TensorFlow.
So sánh hiệu năng giữa Txeo và TensorFlow nguyên bản:
- GCC: tăng 0,65% chi phí xử lý
- Intel: tăng 0,78% chi phí xử lý
- Clang: tăng 1,21% chi phí xử lý
Thách thức về thời điểm
Việc công bố Txeo, bất chấp những ưu điểm kỹ thuật của nó, đã làm dấy lên những cuộc thảo luận về thời điểm ra mắt trong mối tương quan với xu hướng ngành. Các thành viên cộng đồng nhận xét rằng mặc dù công cụ như vậy có thể đã mang tính cách mạng cách đây vài năm, nhưng bối cảnh học máy đã phát triển đáng kể.
Nếu điều này xảy ra cách đây năm năm, có lẽ TensorFlow đã có cơ hội đứng vững trước PyTorch. Việc chuyển từ TensorFlow sang PyTorch giống như một làn gió mới.
Sự thay đổi nội bộ của Google
Một tiết lộ đáng chú ý từ cuộc thảo luận của cộng đồng là chính Google cũng đang chuyển dịch khỏi TensorFlow. Mặc dù TensorFlow không hoàn toàn bị bỏ rơi, việc phát triển mô hình mới tại Google phần lớn đã chuyển sang JAX. Vai trò của TensorFlow đã bị thu hẹp lại chỉ còn ở một số thành phần cụ thể như TensorFlow-Serving và tfdata, đánh dấu một sự thay đổi đáng kể trong vị thế của nó trong hệ sinh thái học máy.
Các thành phần của TensorFlow hiện vẫn đang được sử dụng tích cực:
- TensorFlow-Serving
- tfdata
- TensorFlow Lite (cho di động/thiết bị nhúng)
Thách thức trong triển khai kỹ thuật
Cuộc thảo luận cho thấy những rào cản kỹ thuật đáng kể trong việc triển khai API C++ của TensorFlow. Các thành viên cộng đồng có kinh nghiệm trực tiếp nhấn mạnh rằng nhiều hàm cấp cao hơn, đặc biệt là những hàm liên quan đến mạng nơ-ron và tính toán gradient, chủ yếu được triển khai bằng Python. Những hạn chế của lõi C++ trong việc xử lý các chức năng quan trọng như backpropagation và autograd khiến việc triển khai huấn luyện trở thành một thách thức lớn.
Ứng dụng trong môi trường di động và nhúng
Mặc dù có sự chuyển dịch chung sang PyTorch, cộng đồng vẫn công nhận tầm quan trọng của TensorFlow trong một số lĩnh vực cụ thể, đặc biệt là trong môi trường di động và nhúng. Việc TensorFlow Lite tích hợp với các bộ tăng tốc phần cứng và trình điều khiển do nhà cung cấp cung cấp vẫn duy trì tầm quan trọng của nó trong những trường hợp sử dụng chuyên biệt này.
Tóm lại, mặc dù Txeo thể hiện khả năng kỹ thuật ấn tượng như một wrapper C++, sự xuất hiện của nó trùng với thời điểm ngành công nghiệp đang chuyển dịch rộng rãi khỏi TensorFlow. Thời điểm này, kết hợp với những thách thức cơ bản trong việc triển khai C++ của TensorFlow, cho thấy rằng mặc dù công cụ này có thể tìm được những trường hợp sử dụng cụ thể, nhưng khó có thể tác động đáng kể đến xu hướng hiện tại trong sở thích framework học máy.