深度学习框架是构建和训练神经网络的核心工具，掌握其使用能显著提升开发效率。以下是主流框架的简要介绍与学习建议：
📚 主流框架对比
| 框架 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 图形化界面友好，支持分布式训练 | 研究型项目、生产环境 |
| PyTorch | 动态计算图，调试灵活 | 学术研究、快速原型开发 |
📌 提示：建议从基础开始学习，可访问 /深度学习_入门 了解核心概念。
🧩 学习资源推荐
- TensorFlow 官方教程（英文）
- PyTorch 中文文档（本站）
- Keras 框架指南（本站）
📈 实践建议
- 入门阶段：优先选择 PyTorch，其交互式调试特性更适合初学者
- 进阶阶段：研究 TensorFlow 的生产级部署方案
- 可视化辅助：使用 深度学习_流程图 插件理解模型结构
扩展学习：了解框架底层原理可参考 /深度学习_数学基础 路径。