主流框架概览
| 框架 | 特点 | 适用场景 | 📎扩展阅读 |
|---|---|---|---|
| PyTorch | 动态计算图 ∙ 研究友好 | 学术研究 ∙ 快速原型开发 | /深度学习/框架选择指南 |
| TensorFlow | 静态计算图 ∙ 部署能力强 | 工业应用 ∙ 大规模生产 | /深度学习/部署优化技巧 |
| Keras | 高层API ∙ 易用性卓越 | 快速建模 ∙ 教学演示 | /深度学习/Keras教程 |
核心对比维度
- 灵活性：PyTorch的动态图更适配研究场景
- 性能：TensorFlow对分布式训练优化更优
- 易用性：Keras提供简洁的接口设计
- 生态：TensorFlow Lite专为移动端优化
- 社区：PyTorch在学术圈活跃度更高
技术选型建议
- 优先选择PyTorch：如果你需要动态调整网络结构（如NLP研究）
- 优先选择TensorFlow：如果你关注生产部署（如计算机视觉工程）
- 尝试Keras：需要快速实现基础模型时
- 探索TFLite：移动端推理场景