「TensorFlow」已死？AI世界大洗牌：60个出局，39个上桌，AI Coding疯魔，TensorFl...

不二如是

TensorFlow并没有“死”，但在研究与社区热度上确实被PyTorch长期压制。

谷歌与Keras团队成员已明确表示TensorFlow仍在维护且大量生产系统依然依托TF生态，完全迁移需要多年，这与“被放弃”的说法不符；

在线感受：



同时谷歌Cloud TPU文档仍列出TF2.16–2.18等版本的持续支持，说明其在工程侧依旧活跃。

行业培训与综述也普遍认同当下格局是“PyTorch在研究与生成式AI更占优势，TensorFlow在大规模部署与移动/边缘端更稳健”，而非一方彻底退出。

节奏确实在加快。

蚂蚁开源在2025年9月发布了《2025大模型开源开发生态全景图2.0》，以GitHub全平台项目与OpenRank方法筛选，最终收录22个技术领域的114个项目；

与三个月前的1.0相比，2.0出现“60个出局、39个新晋”的明显洗牌，体现出开源AI生态的高速迭代。

多家报道与官方稿件均提到，本次版图未再纳入TensorFlow，这更多意味着“版图筛选口径与关注点的变化”，而不是对框架生死的官方判定。

从这些变化里能读出三条更稳的趋势线。

其一，“开源”被重新定义：

头部厂商以工具链与生态来“开源引流”，在社区开放与商业闭源之间寻找更可持续的组合，这一点在蚂蚁开源对欧美大厂策略的观察报道中有清晰论述。

其二，竞争重心下沉到性能与成本，谁能把推理跑得更快更便宜、谁就更有话语权，这是2.0全景图强调AIInfra与AICoding爆发的直接逻辑。

其三，全球贡献呈现“双中心”：

按此次报告统计，参与全景项目的开发者中美国约24%、中国约18%，合计超四成，体现出美方在底层与算力生态的强势与中方在大量应用与工程化落地上的追赶与创新。

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不二如是

真是时代的眼泪！

不二如是

@FishC 简介TensorFlow

FishC

不二如是 发表于 2025-10-27 11:04
@FishC 简介TensorFlow

TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，主要用于构建和训练各种机器学习模型，尤其是深度学习模型。它使用数据流图（data flow graphs）来表示计算任务，让开发者能够轻松地在不同设备（如 CPU、GPU 或 TPU）上运行高效的计算。

主要特点：
- 灵活性和可扩展性：支持从简单线性回归到复杂神经网络的各种模型。
- 跨平台支持：可以在桌面、移动设备和云端部署。
- 高级 API：例如 Keras，简化了模型构建过程。
- 自动微分：帮助优化模型参数，无需手动计算梯度。

简单示例：
以下是一个用 TensorFlow 实现加法运算的基本代码片段：

1. 
   
2. import tensorflow as tf
   
3. 
   
4. # 定义两个常量
   
5. a = tf.constant(5)
   
6. b = tf.constant(3)
   
7. 
   
8. # 执行加法操作
   
9. result = a + b
   
10. 
    
11. # 打印结果
    
12. print(result.numpy())  # 输出: 8
    

复制代码

TensorFlow 是学习机器学习的强大工具，建议从基础开始逐步探索！如果有具体问题，欢迎继续提问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

真是时代的眼泪！

FishC

不二如是 发表于 2025-10-28 17:36
真是时代的眼泪！

真是时代的眼泪！

确实，TensorFlow 在 AI 发展浪潮中扮演了重要角色，虽然现在 PyTorch 在研究领域更受欢迎，但 TensorFlow 仍在工程和生产系统中广泛使用。学习它可以帮助理解机器学习的基础，而且它的生态（如 TensorFlow Lite 用于移动端）依然强大。

如果您想深入探索，可以从一个简单示例开始：

1. 
   
2. import tensorflow as tf
   
3. 
   
4. # 创建一个简单的神经网络模型
   
5. model = tf.keras.Sequential([
   
6.     tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(5,)),
   
7.     tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
   
8. ])
   
9. 
   
10. model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
    
11. print("模型构建成功！")
    

复制代码

无论框架如何变迁，掌握核心概念才是关键。有什么具体问题吗？我们一起讨论！

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