PyTorch vs TensorFlow：如何选择深度学习框架？

在深度学习领域，PyTorch 和 TensorFlow 是两个最流行的框架。本文将帮助你了解它们的特点，做出适合自己的选择。

PyTorch 的优势

1. 动态计算图

PyTorch 使用动态计算图，代码更加 Pythonic，调试更方便：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

2. 学术界的首选

PyTorch 在研究领域广受欢迎，最新的论文实现通常首先使用 PyTorch。

TensorFlow 的优势

1. 生产环境部署

TensorFlow 在生产环境的部署上更加成熟，有完善的工具链：

• TensorFlow Serving
• TensorFlow Lite（移动端）
• TensorFlow.js（浏览器端）

2. 企业支持

由 Google 支持，有完善的生态系统和社区。

如何选择？

结论

两个框架都很优秀，选择哪个取决于你的具体需求。建议初学者从 PyTorch 开始，因为它更容易上手。