请结合TensorFlow和PyTorch框架，详细描述构建卷积神经网络(CNN)的步骤，并比较两个框架在实现上的差异。

构建卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中的一个常见任务，特别是在图像分类的应用中。TensorFlow和PyTorch作为目前流行的深度学习框架，各有其特点，它们提供了不同的API和使用习惯来构建和训练模型。以下是基于这两个框架构建CNN的步骤及其异同点比较：

参考资源链接：[深度学习模型构建：TensorFlow、Pytorch与网络搭建策略](https://wenku.csdn.net/doc/ek4izsq62w?spm=1055.2569.3001.10343)

TensorFlow实现CNN的步骤：
1. 导入TensorFlow库。
2. 准备数据集，进行必要的数据预处理。
3. 构建计算图，定义CNN的层，如卷积层、池化层、全连接层等。
4. 定义损失函数，如交叉熵损失。
5. 选择优化器，如Adam或SGD。
6. 初始化模型变量。
7. 训练模型，迭代地进行前向传播和反向传播。
8. 评估模型性能，对测试集进行预测。

PyTorch实现CNN的步骤：
1. 导入PyTorch库。
2. 准备数据集，并定义DataLoader以方便批量加载数据。
3. 构建模型类，定义CNN的层结构。
4. 定义损失函数，通常使用nn.CrossEntropyLoss。
5. 初始化模型参数。
6. 使用优化器，如torch.optim.Adam或torch.optim.SGD。
7. 迭代训练模型，进行前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。
8. 使用模型评估函数，对测试集进行评估。

在构建CNN时，TensorFlow和PyTorch的主要差异体现在以下几个方面：
- API设计：TensorFlow使用计算图的概念，所有操作都构建在一个图中，而PyTorch采用动态计算图，操作更加直观和灵活。
- 数据加载：PyTorch通过DataLoader和Dataset类来加载数据，而TensorFlow通常会用tf.data模块中的API。
- 编程范式：TensorFlow更倾向于使用声明式的编程方式，而PyTorch则提供了更接近传统命令式编程的风格。
- 可读性和易用性：由于其动态图的特性，PyTorch的代码通常更易读、易调试。

对于初学者而言，PyTorch可能因其简洁直观的特性而更容易上手，而TensorFlow则因其强大的生态系统和部署能力而更适合工业级应用。了解这两种框架的差异可以帮助开发者根据项目需求和个人喜好选择合适的工具来构建高效准确的CNN模型。

参考资源链接：[深度学习模型构建：TensorFlow、Pytorch与网络搭建策略](https://wenku.csdn.net/doc/ek4izsq62w?spm=1055.2569.3001.10343)