
GitHub 收藏201.4K近 7 天 +150
代码最近更新2026 年 11 月 10 日
许可证开源 · Apache-2.0
要不要花钱免费
支持机器学习与神经网络的研究、训练与部署。适合算法研究员和软件开发者使用。通常通过编写代码调用接口,或在容器环境中安装运行。
用起来难吗要写代码在哪用WindowsmacOSLinuxAndroid命令行能用的模型说明里没点名
能做什么
- 构建与训练各类机器学习模型
- 部署模型到电脑和移动设备中
- 配合显卡加速复杂网络计算
- 提供可视化工具协助分析调试
怎么开始
- 需要会写代码,先在电脑上准备好开发环境
- 根据电脑系统与显卡配置安装对应的软件包
- 编写代码调用接口开始搭建和训练模型
选它,如果你……
- 你需要自己写代码研发或训练深度学习模型
- 你想利用显卡硬件加速复杂的模型运算
- 你需要把做好的模型部署到不同的系统设备中
别选,如果你……
- 你不会写代码,想找拿来就能用的成品软件
- 你只想找现成的大模型聊天或处理日常工作
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
综合评价
不错还在更新,问题处理一般
- 更新很活跃近 90 天改代码 5,552 次;最近一次发版是 248 天前(v2.21.0)
- 问题处理一般近 90 天新开 303 个问题,解决了 554 个,一般 57.5 天解决;外部提交的修改合进 2,789 个,待处理 2,991 个
- 用的人很多GitHub 收藏 20.1 万,近 7 天新增 150;414 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
- v2.21.0
停止支持 Python 3.9,移除 TensorBoard,支持 JPEG XL
- v2.20.0
GCS 依赖改为可选,tf.data 支持设置最小并行度以加速预热
- v2.19.1
修复 Serving 嵌入模型的保存问题,并支持 SparseCore 重新分片
GitHub 收藏
201,426 次净增 +5522026/10/12—2026/11/102026/11/10 · 201,426 次
查看每日记录
| 日期 | GitHub 收藏(次) |
|---|---|
| 2026/10/12 | 200,874 |
| 2026/10/13 | 200,907 |
| 2026/10/14 | 200,930 |
| 2026/10/15 | 200,971 |
| 2026/10/16 | 201,018 |
| 2026/10/17 | 201,061 |
| 2026/10/18 | 201,080 |
| 2026/10/19 | 201,165 |
| 2026/10/20 | 201,206 |
| 2026/10/21 | 201,154 |
| 2026/10/22 | 201,177 |
| 2026/10/23 | 201,193 |
| 2026/10/24 | 201,204 |
| 2026/10/25 | 201,234 |
| 2026/10/26 | 201,258 |
| 2026/10/27 | 201,285 |
| 2026/10/28 | 201,315 |
| 2026/10/29 | 201,289 |
| 2026/10/30 | 201,212 |
| 2026/10/31 | 201,236 |
| 2026/11/01 | 201,255 |
| 2026/11/02 | 201,265 |
| 2026/11/03 | 201,276 |
| 2026/11/04 | 201,296 |
| 2026/11/05 | 201,314 |
| 2026/11/06 | 201,311 |
| 2026/11/07 | 201,367 |
| 2026/11/08 | 201,390 |
| 2026/11/09 | 201,401 |
| 2026/11/10 | 201,426 |
能替代它的
标出的是和 TensorFlow 不一样的地方
PyTorch综合评价:不错底层动态图设计,更适合研究者做算法实验探索还没人评 · 13 天前更新
Keras综合评价:不错API 更简单高层,能在多种底层框架上快速搭建还没人评 · 103 天前更新
Scikit Learn综合评价:不错专注传统机器学习算法,无需配置复杂神经网络还没人评 · 60 天前更新
| 软件 | 起步价 | 难不难用 | 中文 | 开源 | 口碑 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| TensorFlow | 免费 | 要写代码 | 没写明 | 开源 | 还没人评 | 248 天前 |
| PyTorch | — | 要写代码 | 没写明 | 代码公开 | 还没人评 | 13 天前 |
| Keras | 免费 | 要写代码 | 没写明 | 开源 | 还没人评 | 103 天前 |
| Scikit Learn | 免费 | 要写代码 | 没写明 | 开源 | 还没人评 | 60 天前 |
逐项对比TensorFlow 对
| TensorFlow | PyTorch | |
|---|---|---|
| 起步价 | 免费 | — |
| 难不难用 | 要写代码 | 要写代码 |
| 中文 | 没写明 | 没写明 |
| 开源 | 开源 | 代码公开 |
| 口碑 | 还没人评 | 还没人评 |
| 最近更新 | 248 天前 | 13 天前 |
标黄的是两款不一样的地方
用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
发布软件评论