为什么CNTK知名度和普及率不如Tensorflow，Theano，caffe，Torch
我们在开发cloud machine learning的平台时，已经支持了TensorFlow、MXNet、Theano、Torch和Caffe深度学习框架，为了满足部分同事（从微软挖过来）的需求，我也开始研究和对接CNTK框架，有几点感受。
首先是文档补全，在Google只能搜到Github上微软官方的wiki，wiki虽然详细单没有可以完整跑通的例子，Stackoverflow上几乎没有相关的问题。
其次是（在国内）安装困难，源码编译大概要一两个小时，然后发现没有Python binding，重新编译发现需要Python 3。如果使用release好的版本，下载一个500多M的包都花了不少时间，解压后执行脚本还需要wget xxx，结果就卡住了。
因此最易用的方法是build官方提供的Dockerfile，通过容器隔离运行环境，只要花时间总能build过去，这样我们就能完美使用cntk命令了，小米的cloud machine learning也支持用户上传cntk描述文件直接运行，直接提交文件不需要任何依赖。但是官方Dockerfile也没有安装Python binding，也搞了不少时间。
最后，CNTK即使是Python binding的代码风格一看就是C# guy写的，像尝试改一下Example中的模型，最后放弃，因为文档只有wiki。
很欣慰看到软狗也出来自黑，说明我的感受也是正确的，还是建议新人从TensorFlow入手，拥抱最活跃的社区，无论是学习、实践还是生产都能得到最大的帮助 🙂
