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当今主流的深度学习框架包括Tensoflow、Pytorch、Keras、JAX等等，几个框架都有各自的优缺点，在上层对用户的接口方面风格各异，却同样面临硬件适配以及充分发挥硬件算力的问题。不同的团队常根据自己的建模场景和使用习惯来选择不同的框架，而云厂商或者平台方的性能优化工具和硬件适配方案则需要同时考虑不同的前端框架，甚至未来框架演进的需求。Google利用XLA同时支持TensorFlow和JAX，同时其它开源社区还演进出了Torch_XLA，Torch-MLIR这样的接入方案，这些接入方案目前虽然在易用性和成熟程度等方面还存在一些问题。
2022-05-08 23:30:41赞同 展开评论 打赏
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