CV开源框架对比：PyTorch vs TensorFlow vs JAX

CV开源框架对比：PyTorch vs TensorFlow vs JAX

• 前言
• • 一、框架概述
  • • 1.1 PyTorch
    • 1.2 TensorFlow
    • 1.3 JAX
  • 二、核心特性对比
  • • 2.1 计算图
    • 2.2 自动微分
    • 2.3 硬件加速
  • 三、生态系统与工具链
  • • 3.1 模型库与预训练模型
    • 3.2 部署工具
  • 四、社区支持与文档
  • • 4.1 社区活跃度
    • 4.2 文档质量
  • 五、适用场景
  • • 5.1 PyTorch
    • 5.2 TensorFlow
    • 5.3 JAX
  • 六、总结与建议
• 联系博主

CV开源框架对比：PyTorch vs TensorFlow vs JAX​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文对比了 CV 领域三大开源框架 PyTorch、TensorFlow 与 JAX。PyTorch 以动态计算图、简洁 API 见长，适合学术研究与快速原型开发，TorchVision 提供丰富模型资源。TensorFlow 凭借成熟部署工具（如 TensorFlow Lite）和 TPU 支持，在工业界应用广泛，生态完善。JAX 虽新但性能突出，依托 XLA 编译技术，在 TPU 大规模计算中表现优异，适合高性能任务与函数式编程。三者在计算图、自动微分、硬件加速等核心特性及生态、社区支持上各有侧重，选择需结合场景、团队技术栈等因素，也可跨阶段组合使用。

前言