深度学习框架的选择一直是新手入门时的难题，今天咱们就来好好唠唠怎么选，还会给大家分享多框架的代码示例和交互式实验环境的使用方法。
? 主流深度学习框架大比拼
现在市面上的深度学习框架可不少，咱们就挑几个主流的来说说。
TensorFlow 是谷歌家的老牌框架，它的生态特别完善，像 TensorFlow Hub 里有好多预训练模型，直接拿来用就行。而且它对生产部署特别友好，不管是移动端还是服务器，都能轻松适配。不过它的学习曲线有点陡，尤其是早期的静态图模式，让不少新手犯了难。好在 2.x 版本引入了动态图，现在用起来方便多了。
PyTorch 是脸书开发的，它的动态计算图可太灵活了，就像在写普通的 Python 代码一样，调试起来特别方便，在学术界特别受欢迎。好多新论文的代码都是用 PyTorch 写的。不过它在生产部署方面一开始有点弱，不过现在有了 TorchServe，这个问题也慢慢解决了。
MXNet 支持多种编程语言，像 Scala、R 这些都能用，特别适合多语言开发的团队。它的分布式训练能力也很强，处理大规模数据不在话下。不过它的社区活跃度不如前两个框架，文档也没那么详细。
Keras 是一个高级 API，它的代码特别简洁，新手很容易上手。它和 TensorFlow 集成得很好，既能快速搭建模型，又能调用 TensorFlow 的底层功能。不过它的灵活性不够，复杂模型的定制就有点吃力了。
飞桨（PaddlePaddle） 是百度开发的框架，对中文用户特别友好，文档和教程都很详细。它的动静统一设计让训练和推理都很高效，最近发布的 3.0 版本在大模型训练和推理方面又有了很大提升。
? 多框架代码示例
说了这么多框架，咱们来看看具体的代码示例，感受一下它们的区别。
? TensorFlow 代码示例
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(, activation='relu', input_shape=(,)),
layers.Dense(, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=)
? PyTorch 代码示例
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(, )
self.fc2 = nn.Linear(, )
def forward(self, x):
x = x.view(-, )
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
model.train()
for epoch in range():
running_loss = 0.0
for inputs, labels in trainloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch+}, Loss: {running_loss/len(trainloader)}')
? MXNet 代码示例
python
import mxnet as mx
from mxnet import gluon, autograd
net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
net.add(gluon.nn.Dense(, activation='relu'))
net.add(gluon.nn.Dense())
net.initialize()
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.001})
loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
for epoch in range():
running_loss = 0.0
for data, label in train_data:
data = data.as_in_context(ctx)
label = label.as_in_context(ctx)
with autograd.record():
output = net(data)
L = loss(output, label)
L.backward()
trainer.step(data.shape[])
running_loss += L.mean().asscalar()
print(f'Epoch {epoch+}, Loss: {running_loss/len(train_data)}')
? 交互式实验环境指南
有了代码，咱们还得有个地方跑起来。下面就给大家介绍几个好用的交互式实验环境。
? Google Colab
Google Colab 是一个免费的云平台，预装了各种深度学习框架，还能免费使用 GPU。你只需要在浏览器里打开它，就能直接写代码、调参数。而且它和 Google Drive 集成得很好，文件管理特别方便。
要使用 GPU，点击导航栏的 “修改”→“笔记本设置”→“硬件加速器”→“GPU” 就行。然后挂载 Google Drive，把数据存进去，就可以开始训练模型了。
? Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是一个本地的交互式环境，你可以在自己的电脑上安装。它支持代码和 Markdown 混合编写，方便记录实验过程和结果。
安装也很简单，用 pip 命令就行：
bash
pip install jupyter notebook
安装好后，在命令行输入
jupyter notebook，就会自动打开浏览器，创建新的 Notebook 就可以开始写代码了。? Kaggle Kernels
Kaggle Kernels 也是一个在线的代码环境，它和 Kaggle 数据集集成得很好，方便你直接使用上面的公开数据集。而且它也支持 GPU 和 TPU，训练速度很快。
你可以在 Kaggle 上创建新的 Kernel，选择 Python 环境，然后就可以开始写代码了。如果你想把本地的文件上传到 Kernel 里，点击左侧的 “Add Data” 就行。
?️ 框架迁移工具推荐
有时候我们需要把模型从一个框架迁移到另一个框架，这时候就需要一些工具来帮忙了。
X2Paddle 是飞桨提供的模型迁移工具，它可以把 PyTorch、TensorFlow 等框架的模型转换成飞桨的模型。只需要简单的几个命令，就能完成转换，特别方便。
TorchScript 是 PyTorch 的模型序列化工具，它可以把 PyTorch 模型转换成一个独立的可执行文件，方便在其他环境中部署。而且它还支持动态图和静态图的转换，让模型的运行效率更高。
ONNX 是一个开放的模型格式，它可以作为不同框架之间的桥梁。你可以把模型转换成 ONNX 格式，然后再用其他框架加载，实现模型的跨框架使用。
? 2025 年框架性能数据
最后咱们来看看 2025 年各框架的性能数据，让你在选择的时候更有依据。
飞桨 3.0 在大模型训练和推理方面表现突出，它的动静统一自动并行技术让 Llama 预训练的分布式代码减少了 80%，推理速度也提升了不少。
MXNet 在分布式训练方面优势明显，它的参数服务器 2.0 架构让百度 ERNIE-3.0 的训练时间从 41 天压缩到了 67 小时，通信效率提升了 40%。
PyTorch 和 TensorFlow 在动态图和静态图的平衡上做得越来越好，它们的性能也在不断提升，依然是学术界和工业界的首选。
选择深度学习框架的时候，要根据自己的需求来。如果是学术研究，PyTorch 可能更适合你；如果是生产部署，TensorFlow 或飞桨会更合适。多试试不同的框架，找到最适合自己的那一个。
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