AI 开发框架全解析：从 TensorFlow 到 PyTorch

在人工智能（AI）开发的广阔领域中，开发框架是程序员手中的利器，能够极大地提高开发效率和模型性能。其中，TensorFlow和PyTorch是最具代表性的两个框架，它们各自拥有独特的优势和应用场景。

一、TensorFlow：构建深度学习模型的强大工具

（一）TensorFlow的基本概念

1. 计算图（Computational Graph）
   • TensorFlow的核心是计算图。计算图是一种有向无环图（DAG），用于表示计算任务。图中的节点表示操作（如加法、乘法、卷积等），边表示数据（以张量（Tensor）的形式）在操作之间的流动。例如，在构建一个简单的线性回归模型时，输入数据和权重的乘法操作、加上偏置的操作等都可以表示为计算图中的节点，数据在这些节点之间按照计算顺序流动。
   • 通过构建计算图，TensorFlow可以清晰地描述复杂的计算过程，并且可以对计算图进行优化，如并行计算、内存管理等。这使得模型在训练和推理时能够高效地利用计算资源。
2. 张量（Tensor）