1月31日消息，OpenAI宣布将Spinning Up in Deep RL等项目全面转向基于PyTorch进行构建。OpenAI表示，其正在PyTorch上标准化OpenAI的深度学
1月31日消息，OpenAI宣布将Spinning Up in Deep RL等项目全面转向基于PyTorch进行构建。
OpenAI表示，其正在PyTorch上标准化OpenAI的深度学习框架。过去，其根据项目的相对优势，曾经在许多框架中实施项目。现在选择标准化，以使团队更容易创建和共享模型的优化实现。
据了解，OpenAI选择PyTorch的主要原因是为了在GPU上大规模提高我们的研究生产力。在PyTorch中尝试和执行新的研究想法是非常容易的;例如，切换到PyTorch将生成建模中的研究想法的迭代时间从几周缩短到几天。此外，加入PyTorch这样一个快速发展的开发者社区，包括Facebook和微软这样的组织，也能推动GPU的规模和性能。
对此，网友们纷纷表示赞许。
一直以来，有关于深度学习部署框架Tensorflow和Pytorch之争一直被津津乐道。业界普遍认为：Pytorch简单易上手，被广大学者和科研人员所使用。其特点是快速实现、验证自己的想法，而不太注重兼容、部署等问题。而Tensorflow的生态更有利于快速部署。
而眼下，许多工业界项目也纷纷转投Pytorch。Tensorflow在工业界的地位，也没有那么牢固，因为生态总归是人构建的。当学术界疯狂扑入Pytorch，对新模型的适配等工作，自然会倾向于Pytorch了。
