TensorFlow与PyTorch框架的深入对比：特性、优势与应用场景
【5月更文挑战第4天】本文对比了深度学习主流框架TensorFlow和PyTorch的特性、优势及应用场景。TensorFlow以其静态计算图、高性能及TensorBoard可视化工具适合大规模数据处理和复杂模型，但学习曲线较陡峭。PyTorch则以动态计算图、易用性和灵活性见长，便于研究和原型开发，但在性能和部署上有局限。选择框架应根据具体需求和场景。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。