深度学习两大框架之争【Tensorflow、Pytorch】

最新推荐文章于 2025-11-24 17:35:39 发布

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人生苦短，我用python

Tensorflow

在 Tensorflow2.X 中， Keras 已经被整合到 TensorFlow 中，成为 TensorFlow 的默认高级 API 。

开发和背景
- 由 Google Brain 团队开发并于2015年发布。
- 被广泛应用于工业界和研究界。
- 提供强大的分布式训练功能，适合大规模生产环境。
- 支持多种语言，包括 Python 、 C++ 、 JavaScript 、 Swift 等。
计算图
- TensorFlow 1.x 使用静态计算图（ Static Computation Graph ），即在运行之前构建整个计算图，然后进行优化和执行。
- TensorFlow 2.x 提供了 Eager Execution 模式，支持动态计算图，使其更接近于 PyTorch 的使用体验。
易用性和学习曲线
- TensorFlow 1.x 学习曲线较陡峭，需要用户理解计算图的构建和执行。
- TensorFlow 2.x 版本大幅改进了易用性，集成了 Keras 高层 API ，使模型构建更加直观，但仍比 PyTorch 复杂一些。
- 广泛的文档和社区支持，但 API 相对较为繁杂。
模型部署和生产
- 提供了 TensorFlow Serving ，用于模型的高效部署和服务。
- 支持 TensorFlow Lite ，用于在移动设备和嵌入式设备上运行模型。
- TensorFlow.js 允许在浏览器中运行模型。
性能和优化
- 强大的分布式训练支持，适合大规模数据和复杂模型的训练。
- 提供 XLA （ Accelerated Linear Algebra ）用于加速 TensorFlow 的操作，通过编译优化提高性能。
- 原生支持 TPU （ Tensor P