Python深度学习必备！这些框架你真的选对了吗？

搞Python的，迟早要接触深度学习。问题来了，用Python写深度学习代码，靠什么？答案是深度学习框架。这玩意儿就像自动挡的车，不用手动换挡，一踩油门（写几行代码），模型就能跑起来。

市场上主流的Python深度学习框架就几个，TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet……别看名字多，其实各有千秋。今天就来聊聊它们的特点、用法，以及如何选一个顺手的。
TensorFlow：深度学习界的老大哥
TensorFlow，谷歌家亲儿子，出道最早，生态最全，工业界应用最多。它擅长 大规模生产级别的深度学习任务，比如Google自己用它来搞搜索推荐、自动驾驶那种级别的项目。
它的主要特点：
跨平台：能跑在CPU、GPU、TPU上，支持手机、服务器、云端。
计算图：模型的计算过程是静态图，可以提前优化，提高运行效率。
企业友好：生产环境部署稳定，兼容TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等工具。
但是，TensorFlow的代码写起来比较复杂，比如构造计算图、管理Session之类的，初学者容易劝退。
代码示例：

温馨提示： TensorFlow 2.x 以后，默认支持Eager Execution（动态图），比1.x版本好用多了，别再去折腾1.x了。
PyTorch：灵活好用，研究界最爱
如果TensorFlow是个老成持重的企业大佬，PyTorch就是个特立独行的极客。它灵活、好写、调试方便，很多研究人员和学术界大佬都喜欢用它。
它的主要特点：
动态图：代码即计算图，调试比TensorFlow方便。
Pythonic：代码写起来更像普通的Python，初学者更容易上手。
社区活跃：Github上更新贼快，各种新研究论文一般都用PyTorch实现。
不过，PyTorch在部署方面不如TensorFlow，尤其是在移动端和工业级生产环境。
代码示例：

温馨提示： 如果你是搞学术研究的，PyTorch可能比TensorFlow更顺手。
Keras：小白友好，TensorFlow的好基友
Keras最早是个独立框架，后来被TensorFlow收编，现在成了tf.keras。它的特点就是简单好用，适合新手快速上手。
它的主要特点：
高度封装：几行代码就能搭建神经网络，适合快速原型开发。
API简洁：语法直观，几乎不用操心底层实现。
适合初学者：如果刚入门深度学习，Keras是个不错的选择。
不过，Keras的灵活性相对差一点，不能随心所欲地改底层模型结构。
代码示例：

温馨提示： Keras 适合刚入门的小伙伴，但如果要做复杂的自定义模型，还是PyTorch和TensorFlow更合适。
MXNet：阿里的亲儿子
MXNet是亚马逊和阿里力推的深度学习框架，支持Python、Scala、Julia等多种语言。它的优势在于：
支持多GPU：可以同时用多个GPU训练，适合大规模任务。
混合计算图：兼顾了TensorFlow的静态图和PyTorch的动态图优点。
适合云端部署：AWS原生支持MXNet，适合云端训练和部署。
但问题是，社区不如PyTorch和TensorFlow活跃，很多教程和开源代码相对较少。
代码示例：

温馨提示： 如果你打算在AWS上搞深度学习，MXNet可能会是个不错的选择。
选哪个？
如果你是初学者，想快速入门：Keras
如果你要研究深度学习，做实验、写论文：PyTorch
如果你搞企业级应用，生产部署：TensorFlow
如果你想在AWS云端部署大规模模型：MXNet
当然，PyTorch 和 TensorFlow 都是顶级框架，学会一个，另一个也不会难。实际工作中，选哪个更大程度取决于团队的技术栈，而不是你的个人喜好。