如果你是 AI 铁粉，但恰好没看到这个重大新闻，这可能就像在地震来临之际打了个盹。一切都将改变。

TensorFlow是毫无争议的深度学习框架重量级冠军，而PyTorch是年轻的后起之秀，赢的了不少人的青睐。

作为最流行的深度学习框架，TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前，TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。

针对不同的数据集和问题，深度学习专家需要进行几十至上百次的实验才能找到神经网络架构和超参数之间的平衡。

issue 页面：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/25175

对此，Keras 提出者、谷歌科学家 François Chollet 表示，这是一份非常详尽的介绍。

当你花了几个星期构建一个数据集、编码一个神经网络并训练好了模型，然后发现结果并不理想，接下来你会怎么做？

如果你是 AI 铁粉，但恰好没看到这个重大新闻，这可能就像在地震来临之际打了个盹。一切都将改变。

很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现...

来源商业新知网，原标题：最新TensorFlow能碾压PyTorch？两大深度学习框架最全比拼