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对于新手来说，选择 TensorFlow 还是 PyTorch 主要取决于你的学习目标和具体需求。以下是两者的详细对比，帮助你做出选择：

1. PyTorch

优点

• 简洁易用：PyTorch 的 API 设计简洁直观，易于上手。它的动态计算图使得调试和动态修改模型更加灵活。
• 灵活性高：PyTorch 的动态计算图允许在运行时动态构建和修改计算图，适合研究和原型开发。
• 社区支持：PyTorch 拥有活跃的社区，提供了丰富的教程和文档，适合初学者和研究人员。
• 教育和教学：PyTorch 的简洁性和灵活性使其成为教育和教学中的首选工具。

缺点

• 生产环境支持：虽然 PyTorch 在研究和开发中表现出色，但在生产环境中的部署和优化可能不如 TensorFlow 成熟。
• 分布式训练：PyTorch 的分布式训练功能虽然强大，但不如 TensorFlow 那样广泛支持。

示例代码

Python复制

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义模型
class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(784, 128)self