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最近，一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug：
每个在自定义层中使用Keras函数式API的用户都要注意了！使用用Keras的Functional API创建的权重，可能会丢失。
这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。
具体来说，就是在API中使用自定义层，会导致trainable_variables中的权重无法更新。而且这些权重也不会放入non_trainable_variables中。
也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。
让这位工程师感到不满的是，他大约一个月前在GitHub中把这个bug报告给谷歌，结果谷歌官方到现在还没有修复。
解决办法
如何检验自己的代码是否会出现类似问题呢？请调用model.trainable_variables来检测自己的模型：
- for i, var in enumerate(model.trainable_variables):
- print(model.trainable_variables[i].name)
看看你所有的可变权重是否正确，如果权重缺失或者未发生变化，说明你也中招了。
Gupta还自己用Transformer库创建模型的bug在Colab笔记本中复现了，有兴趣的读者可以前去观看。
https://colab.research.google.com/gist/Santosh-Gupta/40c54e5b76e3f522fa78da6a248b6826/missingtrainablevarsinference_var.ipynb
对此问题，Gupta给出的一种解决方法是：改为使用Keras子类创建模型。改用此方法后，所有的权重都将出现在trainable_variables中。
为了绝对确保用函数式API和子类方法创建的模型完全相同，Gupta在每个Colab笔记本底部使用相同的输入对它们进行了推理，模型的输出完全相同。
但是，使用函数式API模型进行训练会将许多权重视为冻结，而且这些权重也没有出现在non_trainable_variables中，因此无法为这些权重解冻。
为了检查谷歌最近是否修复了该漏洞，Gupta还安装了Nightly版的TF 2.3.0-rc1，保持框架处于最新状态，但如今bug依然存在。
网友：还是用PyTorch吧
刚刚，Keras创始人在Twitter上回复，这不是Keras的bug，并建议程序员使用单元测试。
对于Gupta所说的bug，有网友说，他在TensorFlow和Keras之间传递权重的时候，出现了类似的错误，从此转而使用PyTorch。
另外还有不少网友也反映，谷歌的框架不太完善，管理方式一团糟，是在让用户帮他们测试TensorFlow的bug。
反观PyTorch，说明文档通俗易懂，最近官方还出了免费电子书，难道用PyTorch不香吗？
你现在在使用哪种深度学习框架，你也遇到过类似的严重bug吗？
