CentOS 上 PyTorch 与主流框架对比与选型
一 适配性与系统要点
二 核心差异对比
| 维度 | PyTorch | TensorFlow/Keras | 影响 |
|---|---|---|---|
| 计算图机制 | 动态计算图（Eager），逐行调试直观 | TF2.x 支持 Eager 与 @tf.function 静态图混合；Keras 为高层 API（TF 后端） | 研究迭代与调试效率：PyTorch 更灵活；生产图优化：TF 具优势 |
| 易用性与学习曲线 | 高（贴近 Python/NumPy） | 中等（TF）；极高（Keras） | 入门速度：Keras > PyTorch > TF；定制深度：PyTorch ≥ TF > Keras |
| 部署与生产化 | TorchScript/TorchServe 支持服务化 | TF Serving、TF Lite、TFX、Kubeflow 生态完备 | 端到端流水线/移动端/集群：TF 更成熟；PyTorch 需额外工程化 |
| 分布式训练 | DistributedDataParallel、RPC 等 | tf.distribute 与 XLA 图优化、TPU 生态 | 大规模训练与图优化：TF 工具链完善；PyTorch 动态图在调试分布式逻辑时更直观 |
| 性能与优化 | Autograd + JIT；可与 ONNX Runtime 结合 | XLA、混合精度、图级优化 | 实际性能差距通常不大；在合适优化下均可达生产级吞吐 |
| 典型场景 | 学术研究、NLP/视觉前沿、快速原型 | 工业级部署、跨平台/多语言、移动端/边缘 | 选型常按“研究→PyTorch；生产→TF”的路径分工 |
注：Keras 在 TensorFlow 2.x 中为官方高层 API；性能对比结论基于多场景基准与工程实践，二者在合理优化后吞吐接近。
三 CentOS 上的硬件与部署要点
四 选型建议