PyTorch 与 TensorFlow 框架对比 📊

PyTorch 和 TensorFlow 是当前深度学习领域最主流的两个框架，它们在设计理念、使用场景和社区生态上存在显著差异。以下是关键对比点：

🧠 核心特性对比

• 动态计算图
  PyTorch 采用动态计算图（Dynamic Computation Graph），支持灵活的模型调试与迭代。
  📎 PyTorch 官方文档
  TensorFlow 则使用静态计算图（Static Computation Graph），适合大规模生产部署。

• 易用性
  PyTorch 的 API 更加直观，适合科研场景与快速原型开发。
  📎 TensorFlow 官方文档
  TensorFlow 提供更完整的工具链，如 TensorFlow Extended（TFX）和 Keras，适合企业级应用。

• 生态系统
  PyTorch 在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域生态更活跃。
  📎 PyTorch 生态项目
  TensorFlow 在机器学习流水线、分布式训练和硬件加速（如 TPU）方面更具优势。

📚 学习资源推荐

• PyTorch 入门教程
• TensorFlow 实战指南
• 深度学习框架选择指南

📷 图片展示

⚖️ 选择建议

• 选 PyTorch：如果你需要动态图、科研探索或快速实验。
• 选 TensorFlow：如果你关注生产部署、企业级工具链或分布式训练。

如需更深入的对比分析，可参考 深度学习框架技术对比 页面。