在深度学习领域，选择合适的开发平台至关重要。以下是主流平台的对比分析，帮助你快速决策：
📌 常见深度学习平台对比
| 平台 | 特点 | 适用场景 | 📎 详细阅读 |
|---|---|---|---|
| TensorFlow | 开源框架，支持分布式计算 | 研究、生产级部署 | 🔗 TensorFlow官方文档 |
| PyTorch | 动态计算图，调试友好 | 研究、快速原型开发 | 🔗 PyTorch教程 |
| Keras | 高层API，简化模型构建 | 快速实验、教学 | 🔗 Keras入门指南 |
| MXNet | 跨语言支持，灵活部署 | 多语言环境、云服务 | 🔗 MXNet生态 |
| Caffe | 针对视觉任务优化，社区活跃 | 图像识别、CV项目 | 🔗 Caffe模型库 |
📚 延伸学习
如果你还在纠结如何选择平台，可以参考：
🔗 如何选择合适的深度学习平台