【第8章：深度学习框架与工具—8.1 TensorFlow与PyTorch的对比与选择建议】
一、开篇故事：当AI工程师遇见"框架选择困难症"
（用真实场景引出问题）
去年我帮朋友公司搭建图像识别系统时，CTO问了致命三连：“我们要用TensorFlow还是PyTorch？动态图真的比静态图快吗？听说PyTorch部署很麻烦是真的吗？” 这三个问题直接暴露了深度学习框架选择的复杂性——这不仅是语法差异，更是设计哲学的碰撞。
二、历史沿革：两大框架的基因密码
2.1 TensorFlow的工业血统
- 诞生背景：Google Brain团队2015年发布，前身是DistBelief分布式系统
- 设计理念：工业级生产环境优先，强调：
- 跨平台部署能力（从服务器到手机）
- 计算图预优化（像编译器处理代码）
- 大规模分布式训练（Google的千卡集群需求）