深度学习框架对比指南

在深度学习领域，选择合适的工具对项目效率至关重要。以下是主流框架的对比分析：

📊 主流工具对比

工具	特点	适用场景	📌 图标
TensorFlow	强大的分布式计算能力，支持多种语言	研究级模型、生产环境部署
PyTorch	动态计算图，调试友好	研究创新、快速原型开发
Keras	高层API，简化模型构建流程	快速实验、教育场景
MXNet	跨平台支持，适合大规模分布式训练	企业级应用、异构计算环境
Caffe	协议缓冲区设计，适合图像任务	图像识别、科研复现

📚 延伸学习

如需查看更详细的框架对比表格，请访问 /tutorial/deep_learning/framework_comparison_table 路径。