TensorFlow 作为 Google 开源的深度学习框架，因其灵活性和强大的生态系统在社区中广受关注。以下是它与其他主流框架（如 PyTorch、Keras、MXNet）的主要差异对比：
🌱 核心特性对比
| 特性 | TensorFlow | PyTorch | Keras | MXNet |
|---|---|---|---|---|
| 开发语言 | Python | Python | Python | Python |
| 默认执行模式 | 图形计算（静态图） | 动态图 | 依赖 TensorFlow | 依赖 MXNet |
| 易用性 | 需配置较多 | 交互式调试更便捷 | 高度封装，适合初学者 | 配置相对复杂 |
| 社区活跃度 | 🔥 高 | 🌟 非常高 | 📈 快速增长 | 📈 持续增长 |
🧠 适用场景
- TensorFlow：适合生产环境部署、分布式训练及需要高度定制化的项目
- PyTorch：研究和实验阶段首选，尤其在自然语言处理领域
- Keras：快速构建原型，简化深度学习流程
- MXNet：适合需要跨平台支持（如移动端）的场景
📚 扩展学习
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