每种框架都有其优缺点 ， 选择的时候需要根据自身需求进行选择 。

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我们以Python中的3个主要深度学习框架——TensorFlow、PyTorch和Jax为例进行比较 。 这些框架虽然不同 ， 但有两个共同点：
那么它们的不同体现在哪些方面呢？如下表所示 ， 为TensorFlow、PyTorch、JAX三个框架的比较 。

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TensorFlow
TensorFlow由谷歌开发 ， 最初版本可追溯到2015年开源的TensorFlow0.1 ， 之后发展稳定 ， 拥有强大的用户群体 ， 成为最受欢迎的深度学习框架 。 但是用户在使用时 ， 也暴露了TensorFlow缺点 ， 例如API稳定性不足、静态计算图编程复杂等缺陷 。 因此在TensorFlow2.0版本 ， 谷歌将Keras纳入进来 ， 成为tf.keras 。
目前TensorFlow主要特点包括以下：
PyTorch
PyTorch(Python-Torch)是来自Facebook的机器学习库 。 用TensorFlow还是PyTorch？在一年前 ， 这个问题毫无争议 ， 研究者大部分会选择TensorFlow 。 但现在的情况大不一样了 ， 使用PyTorch的研究者越来越多 。 PyTorch的一些最重要的特性包括：

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JAX
JAX是来自Google的一个相对较新的机器学习库 。 它更像是一个autograd库 ， 可以区分原生的python和NumPy代码 。 JAX的一些特性主要包括：
参考链接：
https://www.askpython.com/python-modules/tensorflow-vs-pytorch-vs-jax
https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html
https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html
https://www.zhihu.com/question/306496943/answer/557876584

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