深度學習框架選擇指南：TensorFlow、PyTorch 與 PaddlePaddle 差異分享
更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
隨著人工智慧 (AI) 與深度學習 (DL) 的快速發展，如何選擇合適的開發框架成為每位工程師或研究者的重要課題。框架的選擇不僅影響開發效率，也關係到模型的效能與部屬的便捷性。那麼，現代深度學習的框架有哪些特色? 我們又該如何選擇?
內容
深度學習框架 (Deep Learning Framework) 是用來構建、訓練與部屬深度學習模型的重要工具。這些框架提供了一系列的高階 API，讓研究者可以專注於設計模型結構，而不需要花費過多時間在數學運算與硬體加速的細節上。以下介紹筆者常用的三個主流的深度學習框架及其特色。
- Tensorflow
- 開發者：Google
- 特色：
- 支援多平台運行（從移動端到伺服器）
- 強大的分散式運算功能，適合處理大型數據集
- 擁有 Keras 作為高階 API，對初學者友善
- 強調生產環境的部署能力，特別是與 Google Cloud 的整合
- Pytorch
- 開發者：Meta
- 特色：
- 動態計算圖，適合研究與原型設計
- 簡潔直觀的語法，與 Python 完美結合
- 強大的社群支持，擁有大量的開源資源
- 在模型訓練與推論間無縫轉換
- PaddlePaddle (特殊)
- 開發者：百度
- 特色：
- 強調對中文自然語言處理 (NLP) 的支持
- 易於部署，提供全套工具鏈
- 社群支持漸增，尤其在亞洲地區
討論
深度學習框架的多樣性與快速進步反映了人工智慧領域的蓬勃發展，但對於研究者與工程師來說，選擇框架時需考量的不僅僅是技術功能，還包括其生態系的成熟度與長期穩定性。以下是幾個值得深入探討的面向：
- 研究與應用之間的平衡
- 如 PyTorch 以靈活性著稱，適合快速原型開發與研究；而 TensorFlow 則強調生產部署與穩定性。使用者需要根據自身目標選擇工具，找到研究與應用的最佳平衡點。
- 社群支持的重要性
- 框架的成功與否，社群力量至關重要。無論是官方文件、開發者資源還是開源範例，都直接影響開發效率。像 PyTorch 的 Lightning 社群與 Hugging Face 工具的整合，讓使用者能更快掌握深度學習技術。
- 多平台與工具鏈整合的價值
- 現代深度學習框架必須能無縫整合不同平台，從雲端到邊緣運算，再到移動端。例如 TensorFlow Lite 與 PyTorch Mobile 都是為了適應多樣化應用場景而設計。工具鏈的完善程度成為框架選擇的一大考量。
- 未來框架的挑戰與機遇
- 性能優化：能否更高效利用硬體 (如 GPU、TPU)?
- 跨語言支持：如何讓非 Python 使用者也能方便採用框架?
- 可持續性：如何降低模型訓練與部署的能源消耗?
下一篇主題預告：部屬到邊緣裝置實現地端模型預測 - TorchScript? ONNX? 都幾
結語
無論是初學者還是資深工程師，選擇正確的深度學習框架都能大大提升工作效率與項目成功率。建議根據需求試用幾款框架，找到最適合自己的工具，才能在這個快速變化的時代中保持競爭力。
希望這篇文章對你有所幫助，若需更深入了解，歡迎留言或交流！
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
前言
最近在研究GAT，在網路上看到使用torch和DGL實作的GAT模型的程式碼，就想說下載下來自己跑跑看，這篇文章：Understand Graph Attention Network。途中遇到問題，把找到的解法記錄下來，給也有一樣問題的朋友參考。
正文
在Colab直接使用：
!p
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Google Brain 開發了 Tensor2Tensor（T2T），讓深度學習開發變得更加容易，T2T 是 TensorFlow 的擴展，包含深度學習模型庫，其中包
本篇文章介紹如何使用PyTorch構建和訓練圖神經網絡（GNN），並使用Cora資料集進行節點分類任務。通過模型架構的逐步優化，包括引入批量標準化和獨立的消息傳遞層，調整Dropout和聚合函數，顯著提高了模型的分類準確率。實驗結果表明，經過優化的GNN模型在處理圖結構數據具有強大的性能和應用潛力。
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，文中介紹了殘差網路，並推薦了兩篇論文；因為在看了書後，對殘差網路的概念還是不很清楚，於是決定用ChatGPT翻譯這兩篇論文來增強理解，以下正文是第一篇論文：Deep Residual Learning for Image Re
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 24示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
Train a decision tree classifier mod
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 19中，闡述了Inference的Pipeline為t = f(n)，現在我們做一些擴充與特點說明：
t = f(n)其實展
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 18中，介紹了OpenAI的GPT模型如何利用Inference的Pipeline產生Token。
完整Pipeline可能
前言
其實摸機器學習、深度學習也有一陣子了，雖然大致上都理解，不過有些細節若不是那麼清楚，我也沒仔細去弄懂。今天剛好在《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書看到之前略過的幾個名詞，書中有解釋其背後代表的東西的功能，在此記錄下來，以後又忘掉時可回來查看。
正文
"激活
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
前言
最近在研究GAT，在網路上看到使用torch和DGL實作的GAT模型的程式碼，就想說下載下來自己跑跑看，這篇文章：Understand Graph Attention Network。途中遇到問題，把找到的解法記錄下來，給也有一樣問題的朋友參考。
正文
在Colab直接使用：
!p
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Google Brain 開發了 Tensor2Tensor（T2T），讓深度學習開發變得更加容易，T2T 是 TensorFlow 的擴展，包含深度學習模型庫，其中包
本篇文章介紹如何使用PyTorch構建和訓練圖神經網絡（GNN），並使用Cora資料集進行節點分類任務。通過模型架構的逐步優化，包括引入批量標準化和獨立的消息傳遞層，調整Dropout和聚合函數，顯著提高了模型的分類準確率。實驗結果表明，經過優化的GNN模型在處理圖結構數據具有強大的性能和應用潛力。
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》時，文中介紹了殘差網路，並推薦了兩篇論文；因為在看了書後，對殘差網路的概念還是不很清楚，於是決定用ChatGPT翻譯這兩篇論文來增強理解，以下正文是第一篇論文：Deep Residual Learning for Image Re
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 24示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
Train a decision tree classifier mod
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 19中，闡述了Inference的Pipeline為t = f(n)，現在我們做一些擴充與特點說明：
t = f(n)其實展
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 18中，介紹了OpenAI的GPT模型如何利用Inference的Pipeline產生Token。
完整Pipeline可能
前言
其實摸機器學習、深度學習也有一陣子了，雖然大致上都理解，不過有些細節若不是那麼清楚，我也沒仔細去弄懂。今天剛好在《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書看到之前略過的幾個名詞，書中有解釋其背後代表的東西的功能，在此記錄下來，以後又忘掉時可回來查看。
正文
"激活