Caffe2代碼全部併入PyTorch：深度學習框架格局劇震

昨日，Caffe2 的 Github 頁面突然出現了一個「巨大的改動」：Caffe2 開源代碼正式併入 PyTorch，至此，Facebook 主力支持的兩大深度學習框架已合二為一。這兩大框架，在整個深度學習框架格局中都極受關注。

在 Caffe 2 的 GitHub 頁面上，以往用於介紹框架內容的 Readme 區域已經變成了一個加粗體的鏈接：源代碼現已歸入 PyTorch 庫。

自 2017 年 1 月發布之後，由於調試、編譯等多方面的優勢，PyTorch 已經成為很多科研機構首選的深度學習框架；而 2017 年 4 月推出的 Caffe 2 則具有可在 iOS、Android 和樹莓派等多種設備上訓練和部署模型的優勢。儘管獲得了很多用戶的支持，在面對谷歌支持的 TensorFlow 生態時，PyTorch 和 Caffe 2 各自仍有短板，此次「合併」或許會成為深度學習工程領域新形勢的一個開始。

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如果你緊跟 PyTorch 的開發進程，那麼你可能會注意到過去幾個月這個庫有一些改變：

• PyTorch 和 Caffe2 目前會共享 CI，這是非常重要的工程工作。

• PyTorch 和 PyTorch-ONNX 有非常複雜的 CI，onnxbot 觸發器構建在每一個 PyTorch PR 上，並以 roundabout 的方式更新。

• 在「pending」狀態中有後端研發工作，例如與最新和最重要的庫集成（MKLDNN、cuFFT 和更多的 NNPACK 覆蓋等）。

作為 PyTorch 和 Caffe2 框架的主要維護者，共享二者通用的工程性內容也就很合理了，例如運算元庫。

然而，在兩個單獨的 Github repos 上共享代碼很有挑戰性（不可去掉的子模塊或者子樹，Continuous Intergration 變得很難等）。

在協作下，我們把 Caffe2 repo 併入到了 PyTorch 的 github。也就是，如果你用命令 git clone https://github.com/pytorch/pytorch，你可以看到 caffe2 的二進位文件。

作為 PyTorch 用戶，你需要知道：並沒改變什麼，PyTorch 的安裝、搭載、使用和往常一樣。

其實這並不會意味著我們的代碼會失效，這只是開發和後端工程工作。如何你並不是 core-developer，這個問題甚至不會與你有任何關係。此外對於用戶來說，我們同樣也並不需要關注 protobuf 問題。

關於此問題，目前任 Facebook 研究科學家賈揚清在知乎上表示：

來簡單答一下：因為 PyTorch 有優秀的前端，Caffe2 有優秀的後端，整合起來以後可以進一步最大化開發者的效率。目前 FAIR 大概有超過一半的項目在使用 PyTorch，而產品線全線在使用 Caffe2，所以兩邊都有很強的動力來整合優勢。

開發效率是我在 Facebook 非常重視的一個方向：去年年中的時候啟動了 ONNX 項目（初版的代碼是我親自上手寫的），然後幫助搭建了 ONNX team，來增強不同框架甚至不同公司之間的協作；Caffe2 和 PyTorch 在代碼層的合併也是從那個時候開始逐漸推動的一項內容。

至於進一步的計劃，目前我還不方便透露，等過一個月有空再來更新吧。

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