1樓：Jackie Loong
PyTorch設計簡潔，清晰高效，強推！
TF1天時地利，站錯隊，說明方向比努力跟重要，必死！
TF2涅槃重生，未來可期！
不知道怎麼選，可以看看大神怎麼說：
深度學習與PyTorch入門實戰教程 - 網易雲課堂深度學習與TensorFlow 2入門實戰 - 網易雲課堂
2樓：斐大文
小公司果斷選tensorflow，抱谷歌爸爸的大腿，有一整套的生態支援，未來的TPU，雲計算環境支援，Android支援等等
大公司選Mxnet，不能把自己技術的關鍵交到別人手裡
3樓：ANDREW ZHANG
如果想深入研究distributed machine learning system, 建議從Mxnet開始。
MXNet是乙個相對輕量級的系統，更容易自己作優化。Tensorflow在設計時抽象的概念太多，不太容易深入理解。另外Mxnet 有了Amazon的支援，可以在雲端（AWS）作深入的優化。
如果是用來實現自己的演算法，對scalability, 速度要求並不是很嚴格。TF和Mxnet都是不錯的選擇。
4樓：
tensorflow 用的人真多
PyTorch 上手快，不過最好還是去啃tensorflow ，等過幾年google推新框架就佔優了
5樓：王培棟
剛糾結完，最後幫助我做決定的是：
find tensorflow -type f | wc -l7885
find mxnet -type f | wc -l1323
6樓：張蕊
Git: GitHub - zsdonghao/tensorlayer: TensorLayer:
A Deep Learning and Reinforcement Learning Library for TensorFlow.
版本資訊：Releases · zsdonghao/tensorlayer · GitHub
7樓：
TF吧，最近有在開發這個框架的應用，在上海BOT大賽上有一些同行用的TF，我也在參加這個大賽，同時還有udacity的優惠券，感覺蠻不錯的
8樓：gmer
先說結論：推薦tensorflow和torch。
選擇框架，建議幾個點考慮：
1. 框架能不能解決你的問題。比如某些框架對rnn或者lstm支援不足。
這個是必要條件。下面的都附加條件。
2. 框架的資源是否足夠。比如文件，社群，開源的專案支援。
3.框架是否易於上手，學習曲線如何。這個就因人而異了。
4.框架應用是否和現有系統匹配。這個也是根據你自己的具體情況了。
9樓：
上面mxnet廣告寫的那麼好，就去看了一下。文件搞成這個樣子，能流行起來，有鬼了。特別是tutorial，為啥不弄個Jupyter Notebook Viewer鏈結。
torch連自動並行都不支援吧。看文件，並行都是要自己指定的。不知道為啥曾老師整天吹噓torch，難道是因為曾老師只會lua。
個人不看好搞成layer套layer形式的框架，以自動求導為中心才是最好的，比如autograd。問題是autograd只專注於自動求導別的都不管。陣列的shape是動態的，有些優化就不好做了。
正如如何評價 Theano？ - 千崎宇治的回答指出，theano編譯時根本就不檢查陣列的shape。這就好比乙個靜態強型別語言不在編譯期檢查型別。
綜上所述，自己造框架才是未來發展方向。
參考下一代深度學習框架技術內幕
10樓：李泡芙
作為TensorFlow真愛粉兒。。。。沒用過Torch，Caffe研究不深入。
考慮大規模的並行式運算，TF應該能滿足要求。
而且DeepMind被收購後，應該所有的研究都從之前的框架慢慢向TF轉了。。。也是好打一盤棋23333
11樓：
Google是巨腿， 現在為了和AWS競爭把TF放到最顯著的位置來推，連專門的TPU都拿出來吸粉了。照這個勢頭，其他框架基本看不到可以正面競爭的希望。
如果要學乙個，肯定選TF唄。工程上也會更健壯。
長期發展來看，python後台框架學的越多越好嗎？有一定基礎了該怎麼提公升？
戰渣渣 知其然知其所以然。現在你是覺得自己很熟悉flask了，那麼其執行的原理是什麼呢？另外route是怎麼回事？藍圖為什麼要這麼用呢？乙個請求過來是如何到Flask框架裡處理的呢？尤其是Python中wsgi協議的理解。你可以使用gunicorn也可以使用uwsgi。但是他的原理又是什麼呢？對吧。...
外企的未來發展如何？
儺於慮匝毓賂劣兄 十年前你是誰，一年前你是誰，甚至昨天你是誰，都不重要。重要的是，今天你是誰，以及明天你將成為誰。人生晚吃苦不如早吃苦。人生是很累的，你現在不累，以後就會更累。人生是很苦的，你現在不苦，以後就會更苦。萬物相生相剋，無下則無上，無低則無高，無苦則無甜。唯累過，方得閒 唯苦過，方知甜。趁...
關於餐飲的未來發展
上海東方網共享智慧型科技 這是乙個很大的問題了，不知道題具體想問什麼，我大概泛泛的說一下，現在智慧型化點餐付錢時代已經到來，未來肯定會有更多這樣的餐廳，最主要的就是便利和快，但同時，回歸自然的本味與廚師料理也不會消失，人類對於味道的追求不會滿足於機械以及智慧型化服務帶來的感受。 康斯坦丁男爵 會進入...