训练循环对比
# PyTorch
def train(model, loader, optim, loss_fn):
model.train()
for x, y in loader:
optim.zero_grad(); pred = model(x)
loss = loss_fn(pred, y); loss.backward(); optim.step()
# TensorFlow (Keras)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(ds, epochs=10)数据管道
TF 的 tf.data 原生高效，Torch 可用 DataLoader + 自定义 Dataset 实现并行预取。
部署生态
- TensorFlow Serving / TFLite / TF.js
- TorchScript / TorchServe / ONNX Runtime
选择建议
研究/快速迭代偏 PyTorch，端侧/跨端与工程化偏 TensorFlow；按团队经验与生态选择最优。