研究生搞深度学习怎么选择？！

。就目前来看，我提议学习pytorch。代码结构与框架设计第一，TensorFlow的代码结构相较于PyTorch显得更加臃肿，且源代码框架设计上不如PyTorch那样规整合理。这也是为何在过去工业界常用TensorFlow的情况下，近年来PyTorch逐渐占据主导地位。对于开发者来说，PyTorch的简洁性使得项目更容易管理和扩展。 动态计算图的优势其次，PyTorch相较于TensorFlow采用了动态计算图的设计，这一设计带来了极大的灵活性。在TensorFlow中，梯度计算是静态的，这意味着在每次计算时都需要重新构建计算图。而PyTorch使用动态计算图，可以在计算过程中修改图结构，允许开发者在任何阶段对梯度计算添加条件。这种设计不仅提升了算法的灵活性，也更符合未来深度学习框架发展的趋势。 TensorFlow版本兼容性问题最后，TensorFlow还面临版本兼容性的问题。许多企业依旧使用旧版TensorFlow 1.x，而TensorFlow 2.x版本已经发布并做了许多变动，导致学习TensorFlow时可能会遇到不必要的重复劳动或混淆。所以，如果选择学习TensorFlow，可能会面临在不同版本之间切换的困扰。有深度学习方面的问题滴滴我！