摘要：既然這么好，為什么就一直沒火起來呢我看周圍基本上沒人用，比較好的論文開源出的代碼也沒見到。這次不遺余力的宣傳，連帶推動(dòng)了整個(gè)的火熱。現(xiàn)狀是散修小團(tuán)體一起合力做出來的平臺(tái)。這個(gè)是較大的特色。根據(jù)作者的平臺(tái)排名，目前屬于第四，前三分別是，，。

看了下mxnet，覺得很厲害的，支持各個(gè)流行的平臺(tái)，支持多種語言，支持多機(jī)多GPU并行。相比起來，caffe就沒這么好的支持的。既然這么好，為什么mxnet就一直沒火起來呢？我看周圍基本上沒人用，比較好的論文開源出的代碼也沒見到mxnet。有什么深層次的原因嗎？

簡單來說就是我們沒有足夠的人手能夠在短時(shí)間內(nèi)同時(shí)技術(shù)上做出足夠的深度而且大規(guī)模推廣，所以我們前期是舍推廣保技術(shù)。

詳細(xì)來說我稍微發(fā)散下，可以把當(dāng)下的深度學(xué)習(xí)（DL）比作修真世界（傳統(tǒng)武俠也類似）。學(xué)術(shù)界是各個(gè)門派，公司是世家，不過這個(gè)世界里世家比較強(qiáng)勢。目前是盛世，各個(gè)流派之爭，新人和技術(shù)層出不窮，各大擂臺(tái)（例如imagenet）和大會(huì)（據(jù)說今年nips 8k人參加，一個(gè)月前就把票賣光了）熱火朝天。平臺(tái)作為修真練級(jí)法寶，自然也是各家PK重要之地。

各個(gè)平臺(tái)是怎么“火”起來的

簡單的來吧DL分三個(gè)階段來看，前DL時(shí)代就是Alexnet沒有刷出imagenet第一的時(shí)候，當(dāng)時(shí)候主流算是torch和theano，從上一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)代的兩大修正大門流傳下來，還是有堅(jiān)實(shí)的用戶基礎(chǔ)。之后魔界（kernel）入侵，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衰敗。但10年后Alexnet橫空出世，借著大數(shù)據(jù)和GPU的重劍無鋒，橫掃三界。同時(shí)也促使了很多新的平臺(tái)的出現(xiàn)，caffe是之一，很多公司也有做自己的，例如百度的paddle，G的distbelief，我們也有做一個(gè)類似的項(xiàng)目叫cxxnet。大體上這些平臺(tái)使用體驗(yàn)差不多，給一個(gè)configure就能跑。這里面caffe是最成功，我覺得重要兩點(diǎn)是時(shí)間點(diǎn)很好，就是dl在cv爆發(fā)的那段時(shí)間，然后caffe有在imagenet pretrain的模型，這個(gè)很方便大家的研究。畢竟大部分工作要么是改改operator重新跑一下，要么是基于pretrained的模型來finetune一個(gè)別的任務(wù)。

之后出來的比較成功的平臺(tái)主要是靠提供更加靈活的開發(fā)環(huán)境來吸引新人。例如tensorflow和keras。

tf作為當(dāng)下修真界較大門的平臺(tái)，成功沒有什么意外（1）G brain在這個(gè)領(lǐng)域上耕耘了5，6年，做為第二代產(chǎn)品在質(zhì)量確實(shí)很優(yōu)秀。（2）在jeff dean的號(hào)召下brain網(wǎng)羅了一大幫人，跟他們團(tuán)隊(duì)接觸過很多次，整體人員質(zhì)量甩出其他家很遠(yuǎn)，以至于經(jīng)常是好幾個(gè)我覺得能獨(dú)當(dāng)一面的大牛一起在做一些很小的事情。例如我在cmu系統(tǒng)方向的老板dave在brain好長一段時(shí)間就是debug為什么inception v3從distbelief移植到tf老是跑不出想要的精度。（另，類似的坑我們也踩過，我還笑過dave你如果問我們一下可以省下你大筆時(shí)間，dave回我們?nèi)硕嗳涡圆磺笕恕＃?）G的宣傳機(jī)器如果稱第二，那業(yè)界估計(jì)沒人敢說第一。這次G不遺余力的宣傳tf，連帶推動(dòng)了整個(gè)DL的火熱。

keras比較有意思，基本是Fran?ois Chollet一人之力做的，有點(diǎn)是散修自己折騰出來的（他人現(xiàn)在在G，不過他去G之前就開始keras了）。它的優(yōu)勢就是簡單，底層靠theano或者tensorflow，上層提供一個(gè)非常簡單的接口，非常適合新用戶使用。修真界新人練氣的不二法寶。

MXNet現(xiàn)狀

mxnetet是散修小團(tuán)體一起合力做出來的平臺(tái)。如果去看排名前20的開發(fā)者，基本都是出自不同的門派和世家。這個(gè)是mxnet較大的特色。我對(duì)此表示很自豪，這里匯聚了一大幫跑得出實(shí)驗(yàn)寫得出代碼的小伙伴。

不論是開始時(shí)間還是平臺(tái)特性，mxnet最靠近tensorflow。有完整的多語言前端，后端類似編譯器，做這種內(nèi)存和執(zhí)行優(yōu)化。應(yīng)用場景從分布式訓(xùn)練到移動(dòng)端部署都覆蓋。整個(gè)系統(tǒng)全部模塊化，有極小的編譯依賴，非常適合快速開發(fā)。相對(duì)于tf這種重量型的后端，mxnet的輕量化路線使得可以我們在花費(fèi)G brain 1/10的人力的情況下做到類似tf技術(shù)深度的系統(tǒng)。

從推廣的角度來說，需要的是清晰的文檔，大量的樣例，媒體曝光，和客服。這個(gè)對(duì)于散修團(tuán)體而說前期比較困難。不過最近也慢慢趕上了。

根據(jù)keras作者的平臺(tái)排名，目前mxnet屬于第四，前三分別是tf，caffe，keras。因?yàn)閐l也是剛興起不久，目前的用戶可能一大半是剛?cè)腴T不久，選擇tf/keras很符合情理。對(duì)于學(xué)術(shù)界而言，通常性能不是很關(guān)鍵，最重要是開發(fā)成本，如果前面的工作用了caffe/torch，那基本會(huì)一直用下去。

我們也回訪過我們用戶，很多都是工業(yè)界用戶，基本都是屬于有很強(qiáng)的技術(shù)能力，他們關(guān)心性能，開發(fā)和移植的便利性，和是不是能在開發(fā)社區(qū)里獲得一定的話語權(quán)。事實(shí)上，mxnet離人也很近，例如

- 某占有率很高手機(jī)利用mx處理圖片

- 好幾個(gè)常見的app云端利用mx處理數(shù)據(jù)

- aws/azure都寫了好幾篇blog普及在云上面運(yùn)行mxnet

- 國內(nèi)幾個(gè)技術(shù)能力很強(qiáng)的ai創(chuàng)業(yè)公司內(nèi)部用mx

整體而言，不管是dl技術(shù)，應(yīng)用，還是平臺(tái)，目前說什么都尚早。技術(shù)和潮流都是日新月異，修仙之路也剛開始。我覺得最核心的是，有一群有最求的人，一起合力做一件事情，不斷往前。

PS. 我在考慮要不要寫一個(gè)關(guān)于DL/ML的修仙系列。例如“魔界小王子，譽(yù)為最有希望帶領(lǐng)魔界重殺回來領(lǐng)袖的叛逃心路歷程”，“我跟修真界第一門掌門的故事”，“如何利用入門道具組裝小型陣法加速修煉”，“解析為什么大門長老屢屢逃奔世家”。。。

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