人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）

一、核心框架分类与适用场景

人工智能框架根据功能可分为深度学习框架、机器学习框架、强化学习框架和传统工具库，以下是主流工具及选型建议：

1. 深度学习框架

（1）PyTorch

• 核心优势：动态计算图、灵活性强，适合科研与快速原型开发，支持多模态任务（如NLP、CV） 。
• 技术生态：集成Hugging Face、PyTorch Lightning等扩展库，支持模型部署工具如TorchServe、ONNX。
• 适用场景：学术研究、复杂模型实验（如Transformer架构）、小规模工业部署。
• 学习资源：官方文档、李沐《动手学深度学习》课程、Kaggle实战案例 。

（2）TensorFlow/Keras

• 核心优势：静态计算图优化，适合大规模生产环境；Keras简化接口，适合快速开发 。
• 技术生态：支持TensorFlow Extended（TFX）全流程工具链，兼容TensorFlow Lite（移动端部署）。
• 适