近几年，随着深度学习指数级发展，深度学习的框架使用在人工智能领域也起着举足轻重的作用，这其中包括Tensoflow、Pytorch、Keras、paddle等等。
那么面对这些框架，究竟使用哪个呢？
其实，这几个框架都有各自的优点和缺点，大家了解后可以根据自己的情况进行选择；现在KerasAPI都融入tensorflow2.0进去了，因此学tensorflow就行，而paddle是百度推出的，且资料很资源最多，百度也开源了许多优秀的模型，值得推荐。（个人推荐tf、torch、paddle）1、TensoflowTensorFlow由Google智能机器研究部门研发；TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布，相继支持了Java、Go、R和HaskellAPI的alpha版本。2.0版本又把Keras的相关API都嵌入到tf中，使得其功能更加强大。但由于版本变动过大，因此1.0版本的代码在2.0版本好多都报错，造成版本升级迭代困难。
在年，Tensorflow独占鳌头，处于深度学习框架的领先地位；但截至目前已经和Pytorch不争上下，甚至略输入Pytorch。
Tensorflow目前主要在工业级领域处于领先地位。
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