深度学习框架排名：2024年谁在领跑AI开发

最近隔壁程序员小李跳槽去了大厂，聊起他的新项目，张口闭口就是TensorFlow、PyTorch。我问他为啥不选别的，他笑了笑说：‘框架用顺手了，就像开车，换一辆得重新适应。’这让我想起，现在搞AI开发，选对深度学习框架，真跟挑车一样重要。

PyTorch：科研圈的宠儿

如果你常刷arXiv上的论文，会发现十篇里有七八篇都用PyTorch实现。它的动态计算图让调试变得直观，写代码像写Python脚本一样自然。比如定义一个简单网络：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 10)
)

这种简洁风格，特别适合实验阶段反复调整模型结构。

TensorFlow：工业部署的老牌主力

虽然TensorFlow 2.0之后转向了Keras作为高阶API，变得更易用，但它的强项仍在生产环境。很多公司后台服务跑着TF-Serving，支持高并发推理。而且TensorBoard的可视化能力，至今还是不少团队的监控标配。

Keras：新手入门第一站

别看Keras现在是TensorFlow的一部分，它独立时期的简洁设计影响深远。想快速搭个分类模型？几行代码搞定：

from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
    keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

很多培训班和入门书都从Keras讲起，上手快，不容易劝退。

其他选手各有定位

PaddlePaddle在国内企业中用得越来越多，尤其百度生态内的公司；MXNet在AWS上有一定集成优势；JAX则在学术前沿领域悄悄升温，特别是需要自动微分和函数式编程的场景。

其实没有绝对的“第一名”。你在高校做研究，大概率首选PyTorch；要是接了个ToB项目要稳定上线，可能还得掂量TensorFlow的部署方案。就跟买菜做饭，家里常备酱油不止一种，看做什么菜才决定开哪瓶。”