复杂性对于初学者来说可能具

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广泛的生态系统：提供用于移动设备的 TensorFlow Lite、用于 ML 管道的 TensorFlow Extended (TFX) 和用于模型可视化的 TensorBoard。 社区支持：拥有庞大、活跃的社区，拥有丰富的文档和资源。 缺点： 陡峭的学习曲线：TensorFlow 的有挑战性。

原型设计不太用户友好：其他框架（如 PyTorch）可能更 推特数据 直观，可以进行快速实验。 资源密集型：计算资源密集型，特别是在使用深度学习模型时。 PyTorch PyTorch以其动态计算图而闻名，深受研究人员和开发人员的青睐，是快速原型设计和实验的首选。凭借对神经网络和深度学习模型的强大支持，PyTorch 在 NLP 和计算机视觉等领域有着广泛的应用。

该框架的易用性，加上不断增长的工具生态系统，可帮助开发人员以最小的努力构建 AI 解决方案。PyTorch 的活跃社区和与主要库的无缝集成增强了它对 AI 新手和专家的价值，支持一系列 AI 项目。 优点： 动态计算图：非常适合研究和迭代开发，允许即时更改。 高级 API：用户友好且直观，可快速进行原型设计和实验。 强大的 NLP 和 CV 支持：非常适合自然语言处理和计算机视觉，并具有强大的库支持。