在工业级场景中，复杂的神经网络模型受到计算资源、存储约束、延迟要求以及能源效率的限制，需通过高效的优化策略实现性能提升。如Google的`AutoML`和`TensorFlow Model Optimization Toolkit`，可自动生成优化策略并适配硬件。通过框架内置加速（如TensorFlow的`XLA`或PyTorch的`torch.jit.script`）优化计算图。利用数据流水线技

Python凭借简洁的语法、丰富的生态和强大的社区支持，成为数据科学、机器学习及自动化开发的首选语言。本文将探讨十大创新实验框架，通过自动化与AI融合的思维，重构开发流程的底层逻辑，推动Python高质开发迈向新高度。- 技术亮点：通过PyTorch Lightning与MLflow的深度集成，自动处理版本管理、超参数搜索及模型存储，支持代码与模型的一键部署。- 技术亮点：利用图神经网络（GNN）