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本文对比分析了深度学习框架TensorFlow和PyTorch的发展与应用。TensorFlow曾因静态图机制主导工业界,而PyTorch凭借动态图优势在学术界流行,现两者在工业界使用比例相当。文章系统介绍了神经网络基础、训练流程(数据加载、损失计算、优化等)以及PyTorch核心组件(DataLoader、Tensor操作等)。重点讲解了模型构建方法、优化策略(损失函数、优化器选择)以及梯度计算

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