深度学习入门选哪个框架

例如，TensorFlow、PyTorch、Keras等是当下最受欢迎的深度学习框架。 TensorFlow以其强大的生态系统和广泛的应用而著称，它支分布式训练，能够在不同硬件上高效运行。 PyTorch则以其动态计算图和易用性受到研究员的喜爱，它的调试过程更为直观，适合快速原型开发。

和Transformer都是深度学习域的 pre trained language model(预训练语言模型)，但它们在模型结构和应用上有以下几点主要区别：1. 模型结构：Bert是基于Transformer码器结构的模型，只有Encoder部分。 而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。

在深度学习域，TensorFlow和PyTorch作为谷歌和Facebook的代表框架，一直是开发者们的热门选择。 要决定哪个更适合你的项目，本文将从它们的功能、优缺点、安装和版本更新等方面进行分析和建议。 TensorFlow，作为谷歌的开源框架，自2015年发布以来，因其分布式训练支和广泛的生产部署选项而备受推崇。

一、TensorFlow框架 TensorFlow是一个由Google开发的开源深度学习框架，广泛应用于各种研究和商业应用。 它支分布式训练，能够在不同的硬件上高效地运行，具有很好的灵活性和可扩展性。 TensorFlow提供了丰富的API接口，支多种深度学习算法，并且拥有强大的社区支，可以方便地找到各种资源和解决方。