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TensorFlow 和 PyTorch 是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。以下是它们的主要区别：

1. 设计理念

• TensorFlow：
  • 静态计算图：TensorFlow 使用静态计算图，即在运行模型之前需要先定义整个计算图。这使得 TensorFlow 在大规模分布式训练和部署时具有优势，但调试和动态修改模型时可能不够灵活。
  • 功能全面：TensorFlow 提供了丰富的功能，包括但不限于模型训练、评估、部署等，适合工业级应用。
• PyTorch：
  • 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，即计算图在运行时动态构建。这使得 PyTorch 在调试和动态修改模型时更加灵活，适合研究和原型开发。
  • 简洁易用：PyTorch 的 API 设计简洁直观，易于上手，适合初学者和研究人员。

2. 使用方式

• TensorFlow：

  • 代码示例：

    Python复制

    import tensorflow as tf# 定义模型
    model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),tf.keras.layers.Dense(32, activation=