深度学习框架概述 📚
深度学习框架是构建和训练神经网络的核心工具，以下为主流框架简介：
🌟 TensorFlow
- 特点：灵活的计算图系统，支持分布式训练
- 适用场景：大规模数据处理与生产环境部署
- 官网：TensorFlow官网
🌟 PyTorch
- 特点：动态计算图，调试体验更友好
- 适用场景：科研探索与快速原型开发
- 官网：PyTorch官网
🌟 Keras
- 特点：高层API，简化模型构建流程
- 适用场景：初学者与快速实验验证
- 官网：Keras官网
🌟 MXNet
- 特点：模块化设计，支持多语言接口
- 适用场景：需要跨平台部署的场景
- 官网：MXNet官网
🌟 Caffe
- 特点：专注于图像识别，模块化架构
- 适用场景：计算机视觉项目
- 官网：Caffe官网
🌟 Theano
- 特点：早期深度学习库，支持GPU加速
- 适用场景：学术研究与基础算法实现
- 官网：Theano官网
了解更多深度学习教程，请访问 深度学习教程 页面。