PyTorch vs

### 比较 PyTorch 与其他深度学习框架

#### 动态计算图 vs 静态计算图
PyTorch 使用动态计算图，这意味着网络结构可以在运行时定义并修改。这种灵活性使得调试更加容易，并允许更复杂的模型设计[^1]。相比之下，TensorFlow 默认采用静态计算图，在编写代码时就需要确定整个计算流程。

#### 易用性和上手难度
对于新手来说，PyTorch 的 API 设计更为直观友好，文档清晰易懂，社区活跃度高，因此更容易入门和掌握。而像 TensorFlow 这样的框架虽然功能强大，但对于初学者而言可能稍显复杂[^2]。

#### 生态系统和支持工具
尽管 PyTorch 自身提供了丰富的库函数支持，但在某些特定领域（如生产环境部署），其他框架可能会有更多成熟的选择。例如，TensorFlow Serving 是专门为 TensorFlow 构建的服务组件；而在移动端优化方面，则可以考虑 MNN 或者 TFLite 等专门针对边缘设备推理加速开发的解决方案。

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()