一、核心框架分類與適用場景

人工智能框架根據功能可分為深度學習框架、機器學習框架、強化學習框架和傳統工具庫，以下是主流工具及選型建議：

1. 深度學習框架

（1）PyTorch

• 核心優勢：動態計算圖、靈活性強，適合科研與快速原型開發，支持多模態任務（如NLP、CV） 。
• 技術生態：集成Hugging Face、PyTorch Lightning等擴展庫，支持模型部署工具如TorchServe、ONNX。
• 適用場景：學術研究、復雜模型實驗（如Transformer架構）、小規模工業部署。
• 學習資源：官方文檔、李沐《動手學深度學習》課程、Kaggle實戰案例 。

（2）TensorFlow/Keras

• 核心優勢：靜態計算圖優化，適合大規模生產環境；Keras簡化接口，適合快速開發 。
• 技術生態：支持TensorFlow Extended（TFX）全流程工具鏈，兼容TensorFlow Lite（移動端部署）。
• 適