🧠 机器学习框架是构建AI模型的核心工具，不同框架在设计理念和应用场景上各有侧重。以下是主流框架的对比分析：
1. 核心特性对比
| 特性 | TensorFlow | PyTorch | JAX |
|---|---|---|---|
| 开发语言 | Python | Python | Python |
| 性能优化 | ⚡ 强调生产环境性能 | ⚡ 动态计算图适合研究场景 | ⚡ 数值稳定性与并行计算优势 |
| 生态系统 | 📦 丰富的库支持（如TF.js, TFLite） | 📦 与PyData生态无缝集成 | 📦 专注于科研与机器学习研究 |
2. 使用场景推荐
- 🧩 TensorFlow：企业级部署、移动端应用（如Android App）
- 🧩 PyTorch：学术研究、自然语言处理（NLP）
- 🧩 JAX：强化学习、数值计算密集型任务
3. 学习资源
如需深入理解框架选择逻辑，可参考：
AI框架选型指南
该教程包含框架性能测试数据与实际案例分析。