1樓：
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你有問題搞不明白的時候，去搜尋問題，大概率都是勸退的1時代的接法，直接勸退。
tf 和pytorch我好有一比，那就是他們分別是深度學習領域裡面的angular和react，我個人覺得他們以後的發展軌跡應該跟前端這個的基本類似
2樓：夜星辰
講道理，tf2綜合上考慮，並不比pytorch差，只不過某些人pytorch用多了，且被tf1那語法勸退了，才一直在噴tf，然後拼命吹pytorch，要不是pytorch確實比tf1好用太多，我都懷疑他們收了facebook錢 。
3樓：CristianoC
工業上用tensorflow多，谷歌爸爸這個不用多解釋。學術界的話還是pytorch多，簡單易懂。
另外tf1.x到2.0的版本遷移可以看這篇：
CristianoC：Tensorflow1.X遷移到2.0教程
4樓：黑鳳梨
上學的時候接觸tensorflow 現在基本上忘得到差不多了，工作後開始使用pytorch，我發現pytorch是真的好，他們都有節點和圖的概念但是tensorflow側重圖而pytorch側重節點，tensorflow需要我們先構建好圖然後資料才能從圖上的節點流過梯度能從節點回流，其中直觀重要的就是圖，圖需要完成的構建好。pytorch側重節點，我們需要做的只要考慮節點的設定資料和梯度都可以從節點流過，雖然我們不知道整個圖將來可能會構建成什麼樣，但是我們會在逐步計算節點結果的過程中不斷完善圖，這就是pytorch的優勢，動態性，在這個過程中我們可以將每個節點看成乙個簡單圖，這個圖有輸入輸出和梯度，同時我們也可以很方便的將節點從圖中去掉，只需要將節點可導性進行限制。我主要做深度學習的內容，有興趣可以相互學習
5樓：未完成
目前的情況是pytorch在學術界比tensorflow更為流行，而在工業界tensorflow目前這個階段相對更為易用。
但實際上，無論是使用pytorch還是tensorflow都可以實現幾乎所有的深度學習任務。tensorflow在工業界的生態相對更好一些。畢竟生產環境很多時候都沒法跑python，大部分情況都是使用python訓練出乙個模型，然後採用tensorRT, opencv, tflite等框架載入這些模型並在生產環境中執行。
此時生態的重要性就體現出來了。然而tensorflow2.x由於和1.
x差異過大，導致很多1.x的生態環境都無法使用，而且這一塊pytorch也在快速改善，因此這個差異也會越來越小。
tensorflow2.x已經和pytorch越來越像了，你學完其中乙個，再去看另外乙個，也是非常容易的。我自己在工作中使用tensorflow1.
x和2.x，有時候也會看一些pytorch的模型。用tensorflow重寫這些模型，甚至是轉換其訓練權重到tensorflow上，也不會很複雜。
所以我的建議是，框架不重要，演算法的思想才重要。學哪乙個都行，另乙個框架最好也懂一點皮毛，畢竟，萬一有一天你感興趣的演算法只有其中乙個框架的開源版本，你也得看不是？
6樓：譚毅之
我建議pytorch。
理由如下：
上手快各大頂會pytorch已經反超tf。也就是學術界已經是pytorch老大了
pytorch一直在布局手機端和大規模工業屆另外你也可以了解一下tensorlayer https://github.com/tensorlayer/tensorlayer
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