1樓：Jackie Loong
看完這個新加坡國立大學的TF2教程你就知道了，這是我找到的唯一的中文TF2的教程，拿走不謝！
全網唯一中文TF2!
深度學習與TensorFlow 2入門實戰 - 網易雲課堂
2樓：Slumbers
事實證明當年的我還是太年輕了。。。
要搞部署的，比如移動端或者其他裝置的，通通都給我用tensorflow！！用torch做移植，你就會留下和我一樣的淚水。tensorflow的部署生態是非常的完善的。
如果是做玩具demo的話，用pytorch或者keras都可以，開發起來比較方便。
以下是原答案
TensorFlow，mxnet, caffe等是靜態框架，pytorch，dynet等是動態框架，如果是做NLP，更推薦使用動態框架。
當然MXNet Gluon 和Tensorflow eager也開始像動態圖靠攏了，所以這也是乙個趨勢吧。
理論上靜態框架應該是更快，動態框架更靈活，但是也不好說哦，在某些任務下pytorch的實現我覺得比tf要快的，比如mask rcnn開源的pytorch比keras要快呢。
tensorflow和pytorch是否可以在同乙個環境下使用？
阿爾法 浪 估計題主先使用的TensorFlow在這塊卡上，並沒有設定TensorFlow gpu相關配置，預設TensorFlow會將整塊gpu卡占滿，因此在跑pytorch的時候，此卡就不可用了。 陳桓 不建立虛擬環境會有一些麻煩，你可以建立乙個conda環境，在這乙個環境裡面同時裝兩套，然後將...
如何評價 TensorFlow 2 0 Preview 的 API 設計？
linex tensorflow推薦用keras的RNN代替dynamic rnn,然而這兩個不是完全相容的？用dynamic rnn可以展開的cell，RNN會報錯。這是幾個意思啊。再說我要是喜歡用keras，我幹嘛不直接用呢。 Yulong 最近reddit有個熱帖，說tf的dropout la...
tensorflow1 x和2 0和pytorch哪乙個更好呢？或者說他們各自適用於哪一領域呢？
Tf1.0有歷史遺留的毛毛多模型 還有各種容易部署的端工具 你要是用pipeline 也就是拿人家模型來，改點引數就上生產，或者需要多端部署，那指定都是tf1，不過，你還得看各種奇奇怪怪的api文件，各種版本不相容問題 至於tf2.0和pytorch，大家都得用來自己寫 然而，tf2你有問題搞不明白...