深度学习框架概述
深度学习框架是现代人工智能开发的基石，它们提供了一系列工具和接口，让开发者能够高效地构建、训练和部署神经网络模型。主流的深度学习框架包括：
TensorFlow/Keras 详解
核心架构
TensorFlow采用分层设计：
Keras高层API
Keras作为TensorFlow的官方高阶API，简化了模型构建流程：
实例
关键特性对比
PyTorch 深度解析
动态计算图优势
PyTorch的核心特点是 动态计算图 (Define-by-Run)，这使得：
典型模型构建示例
自动微分系统
PyTorch的自动微分工作原理：
Transformers库专项讲解
预训练模型生态
HuggingFace Transformers提供了丰富的预训练模型：
典型使用流程
模型微调模式
模型部署与优化
部署方案对比
模型优化技术
**剪枝(Pruning)**：
知识蒸馏 ：
框架选择指南
决策因素分析
项目类型 ：
团队技能 ：
硬件环境 ：
学习路线建议
实战练习
练习1：图像分类比较
分别使用TensorFlow和PyTorch实现相同的CNN模型，在CIFAR-10数据集上：
练习2：模型转换
将PyTorch模型转换为：
练习3：优化实战
选择一个预训练模型：
通过本教程，您应该已经掌握了主流深度学习框架的核心特性和应用场景。建议从PyTorch开始学习深度学习编程，待基础扎实后再根据项目需求扩展到其他框架。记住，框架只是工具，真正的价值在于您用它们解决的现实问题。
