一直以来，都有工业界用TensorFlow，学界用Pytorch的说法。由此可见，机器学习深度学习界这两大科学计算库的分量是多么重磅，分庭抗礼平分天下。不过随着pytorch的日益崛起和欣欣向荣，见证了深度学习一路发展崛起的“前辈”TensorFlow却表现得后劲不足，机智客看到有评论，奇怪的界面，频繁的更新和兼容性，TensorFlow屡屡被用户吐槽，以至于显得越来越差劲，差劲到它亲爹都不待见它了。
亲爹谷歌如同现在好多的小夫妻，养了一个儿子TensorFlow几年，发现这货不争气，于是认定大号练废了，开始练小号，于2018年重新“生”了一个小儿子JAX，吸收了以前的经验，总结了养孩子的教训，着重培养和推广这个小儿子。它自从诞生以来就越来越受欢迎。
一度和Pytorch平分秋色的TensorFlow，被逐渐打败，正在迎来末路。被废掉太子地位的TensorFlow，虽然依旧被很多项目采用，不过也显得岌岌可危，江河日下了。正如AI大牛LeCun认为的，深度学习框架之间的激烈竞争，已经进入了一个新的阶段。
现在的阶段，很多更新的项目开始用上谷歌这一新型深度学习框架，包括Google Brain、DeepMind以及不少外部项目，都已经开始用上JAX。机智客记得去年科技资讯的总结，就有人认为，如果选择新的AI框架或者学习AI框架，那就学习JAX，非常看好它。大概意思是这样。
当然说JAX是深度学习框架，可能有点不精确。它其实是一款用于高性能数值计算的Python库，而深度学习只是其中的功能之一。它的显著特点就是速度快，比机智客手速都快很多倍的那种。凭借Numpy加速器、加速线性函数、JIT以及与Autograd完全兼容等特点，如同一个年方二八青春靓丽的小姑娘一样把开发者这群大老爷们儿吸引住了。
当然了，正如一个人一样，有优点就有缺点，JAX也有缺点，比如不支持Windows，缺乏针对CPU计算中的每个操作进行充分优化，生态匮乏，Debug让人怀疑人生，数据加载居然还得依靠TensorFlow或Pytorch……简直了，正如歌词里唱的，我要这铁棒有何用。不管怎么说，毕竟是新生儿，有缺点在所难免。因为它优势明显，年纪轻轻，未来可期，很多开发者都觉得这是未来。所以，那啥，不说了，我先把电脑和手机里的TensorFlow电子教程和电子书删掉，清理下内存空间。悼念一下我荒废没学习的青春。
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