深度学习

• TensorFlow

• 基础模型构建：使用TensorFlow构建简单的神经网络，如多层感知机（MLP），进行图像分类、文本分类等任务。

• 模型训练与优化：配置优化器（如Adam、SGD），定义损失函数，进行模型的训练和验证。

• 高级应用：利用TensorFlow的分布式计算、GPU加速等特性，构建复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）用于自然语言处理。

• PyTorch

• 动态计算图构建：与TensorFlow的静态图相对，PyTorch通过动态计算图方便用户进行调试和实验，构建自定义的神经网络架构。

• 自动求导机制：利用PyTorch的自动求导功能，方便地计算梯度，用于模型的反向传播和优化。

• 迁移学习与预训练模型：利用预训练的模型（如BERT、ResNet等）进行迁移学习，快速应用于新的任务场景。