主要特点：
灵活性：提供 Keras 等高级 API 用于快速原型设计，以及提供用于创建自定义模型的低级控制。
可扩展性：旨在支持基于云的平台并为大规模部署提供分布式训练。
多功能生态系统：包括用于生产的 TensorFlow Serving、用于移动部署的 TensorFlow Lite 和用于可视化的 TensorBoard 等技术。
用例包括时间序列预测、（NLP）等。
优点包括详尽的文档和强大的社区支持。设计时考虑了生产环境。
2.PyTorch
概述：
另一个广受欢迎的开源深度学习框架 PyTorch 由 Facebook 创建，由于其使用简单而受到研究人员的喜爱。
以其动态计算网络而闻名，该网络允许在运 华人澳洲数据 行时修改模型的结构。
主要特点：
动态计算图：提供动态改变模型的能力，有助于实验和调试。
集成 Python：语法类似于 NumPy，对于 Python 开发人员来说感觉很直观。
强大的 GPU 加速：轻松使用 GPU 进行更快的计算。
TorchScript：编译 PyTorch 代码以供在多个平台上使用，促进模型从研究到生产的转移。