简介
TensorFlow 和 PyTorch 是当前深度学习领域最主流的两大框架，适合不同场景下的 AI 开发需求。
- TensorFlow：由 Google 开发，适合生产环境部署与大规模分布式计算，图标为
- PyTorch：由 Facebook 开发，以动态计算图著称，科研与快速原型开发更高效，图标为
核心区别
| 特性 | TensorFlow | PyTorch |
|---|---|---|
| 计算图类型 | 静态计算图（需先定义完整流程） | 动态计算图（灵活调试） |
| 易用性 | 学习曲线较陡 | 语法简洁，适合新手入门 |
| 生态支持 | 企业级工具链完善（如 TFX） | 研究社区活跃（如 Lightning 框架） |
| 部署灵活性 | 适合服务端部署 | 更侧重科研实验 |
实践建议
- 选择依据
- 若需部署模型到生产环境，推荐 TensorFlow
- 若进行算法研究或需要动态调试，推荐 PyTorch
- 学习路径
- 基础：TensorFlow 入门教程
- 进阶：PyTorch 官方文档
扩展阅读
提示：图片关键词已根据上下文生成，如需更多视觉参考可点击扩展链接 📚