深度学习框架推荐：主流工具怎么选

TensorFlow：工业级的稳定选择

如果你在做企业级项目，或者需要部署到生产环境，TensorFlow 依然是很多团队的第一选择。它由 Google 开发，生态完善，支持从移动端到服务器端的全场景部署。比如你开发一个智能客服系统，后端需要长时间稳定运行模型，TensorFlow 的 SavedModel 格式和 TensorFlow Serving 就能派上大用场。

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy")

PyTorch：研究与开发的首选

高校和科研机构里，PyTorch 几乎成了默认选项。它的动态计算图让调试更直观，写法贴近 Python 风格，新手容易上手。比如你在调一个图像分割模型，每次修改网络结构都能立刻看到输出变化，不用像静态图那样重新编译整个计算流程。

现在很多开源项目也优先支持 PyTorch，Hugging Face 的 Transformers 库就是典型例子，几乎所有的预训练语言模型都提供了 PyTorch 接口。

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 10)
)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

Keras：快速原型的好帮手

如果你刚入门，或者想快速验证一个想法，Keras 是个省心的选择。它原本是独立框架，现在直接集成在 TensorFlow 中作为高层 API 使用。几行代码就能搭出一个分类模型，适合做课程作业、小项目或者参加数据科学比赛时快速试错。

比如你要识别手写数字，用 Keras 几分钟就能跑通整个流程，不用关心底层细节。

JAX：新锐力量，性能强悍

JAX 来自 Google，主打高性能数值计算。它基于 NumPy 设计，但能自动微分、自动向量化，并且原生支持 GPU 和 TPU。虽然目前社区规模不如前几个大，但在前沿研究中越来越受欢迎，尤其是强化学习和大规模模型训练领域。

如果你习惯用 NumPy 写数学运算，转 JAX 基本没有门槛，还能获得接近手写 CUDA 的效率。

import jax
import jax.numpy as jnp

def relu(x):
    return jnp.maximum(0, x)

grad_relu = jax.grad(relu)

MindSpore 与 PaddlePaddle：国产框架的成长

华为的 MindSpore 和百度的 PaddlePaddle 在国内应用逐渐增多。MindSpore 强调全场景协同，尤其在昇腾芯片上优化到位；PaddlePaddle 提供了大量开箱即用的模型和工具链，比如 PaddleOCR、PaddleDetection，适合不想从头造轮子的开发者。

如果你的项目运行在国产硬件平台，或者公司有信创要求，这两个框架值得重点考虑。