附录

主流深度学习框架

深度学习框架是构建、训练和部署神经网络模型的工具集，它们提供了高效的数值计算、自动微分和硬件加速支持。以下是当前主流的深度学习框架及其特点：

1. TensorFlow

• 开发者：Google Brain
• 特点：
  • 支持静态计算图和动态计算图（通过tf.function和Eager Execution）
  • 跨平台部署（移动端、边缘设备、云端）
  • 丰富的生态系统（TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TFX等）
• 适用场景：工业级部署、大规模分布式训练

2. PyTorch

• 开发者：Facebook (Meta)
• 特点：
  • 动态计算图（即时执行模式）
  • Python优先设计，易于调试和实验
  • 强大的社区支持（如Hugging Face、Fast.ai）
• 适用场景：学术研究、快速原型开发

3. JAX

• 开发者：Google
• 特点：
  • 基于函数式编程的自动微分
  • 支持GPU/TPU加速
  • 与NumPy API兼容
• 适用场景：高性能数值计算、前沿研究

4. MXNet

• 开发者：Apache Software Foundation
• 特点：
  • 支持多语言接口（Python、Scala、R等）
  • 轻量级，适合嵌入式设备
• 适用场景：边缘计算、多语言开发环境

5. Keras

• 特点：
  • 高层API，简化模型构建
  • 后端支持TensorFlow、Theano等
  • 适合初学者
• 适用场景：教育、快速模型设计

6. PaddlePaddle

• 开发者：百度
• 特点：
  • 中文文档和社区支持
  • 针对产业实践优化
• 适用场景：中文NLP、企业级应用

框架选择建议

注：框架选择需结合团队技术栈、硬件资源及项目需求。大多数框架支持模型互转（如ONNX格式）。

如果需要进一步扩展（如代码示例、安装指南或框架对比表格），可以随时补充！