以下是主流开源AI深度学习框架对 ​​Windows​​ 和 ​​Linux​​ 支持的对比总结，重点关注安装便捷性、功能完整性和性能表现：

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​​1. TensorFlow​​

​​Linux​​：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
​​官方首选平台​​，支持所有功能（包括TPU、多GPU训练）。
通过 pip 或 conda 一键安装，CUDA/cuDNN 驱动兼容性好。
​​Windows​​：⭐️⭐️⭐️
支持但限制较多：
仅支持 Python 3.7-3.10（Linux 支持更高版本）。
GPU 支持需手动配置 CUDA/cuDNN（版本严格匹配）。
部分高级功能（如分布式训练）可能不稳定。
​​结论​​：Linux 更优，尤其是生产环境和复杂模型训练。

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​​​​2. PyTorch​​

​​Linux​​：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
完整支持所有功能（如混合精度训练、多节点分布式训练）。
官方预编译包对 CUDA 版本兼容性更好。
​​Windows​​：⭐️⭐️⭐️⭐️
官方支持 GPU/CPU，通过 pip 安装便捷。
但：
某些扩展库（如 torchaudio 的部分后端）可能仅限 Linux。
性能略低于 Linux（尤其多卡场景）。
​​结论​​：Linux 更全面，但 Windows 对普通用户足够友好。

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​​​​3. JAX​​

​​Linux​​：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
原生支持（Google Cloud TPU 仅限 Linux）。
GPU 加速通过 CUDA 无缝集成。
​​Windows​​：⭐️⭐️
官方未正式支持 Windows，需通过 WSL 2 运行。
原生 Windows 安装可能遇到编译问题（如 jaxlib 依赖）。
​​结论​​：必须用 Linux 或 WSL 2。

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​​​​4. MXNet​​

​​Linux​​：⭐️⭐️⭐️⭐️
完整支持，适合大规模分布式训练。
​​Windows​​：⭐️⭐️⭐️
官方提供预编译包，但 GPU 支持需手动配置 CUDA。
社区活跃度下降，新功能更新较慢。
​​结论​​：Linux 更稳定。

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​​​​5. Keras​​

​​跨平台性较好​​（依赖后端如 TensorFlow/PyTorch）。
在 Windows 上若使用 TensorFlow 后端，则受限于 TensorFlow 的 Windows 支持。

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​​​​6. ONNX Runtime​​

​​Linux/Windows​​：⭐️⭐️⭐️⭐️
跨平台支持一致，推理性能接近。
Windows 可直接通过 pip 安装 GPU 版本。

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​​​​7. Hugging Face Transformers​​

​​依赖框架​​（如 PyTorch/TensorFlow），因此遵循后端框架的平台限制。
在 Windows 上若使用 PyTorch 后端，体验接近 Linux。

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关键结论​​

​​Linux 是深度学习的最佳平台​​：

所有框架功能完整，性能优化更好（尤其多卡/分布式训练）。
驱动和依赖管理更简单（如 CUDA 版本冲突少）。
​​Windows 的适用场景​​：

​​轻度学习/开发​​：PyTorch/TensorFlow 的 CPU/单GPU 模式可用。
​​必须用 Windows 时​​：
优先通过 ​​WSL 2​​ 运行 Linux 环境（接近原生性能）。
或使用 Docker 容器（如 nvidia-docker 镜像）。
​​避免选择的情况​​：

需 TPU 或大规模集群训练 → 必须用 Linux。
框架新特性尝鲜（如 JAX）→ Linux 更早支持。

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​​推荐方案​​

​​新手/个人开发者​​：
Windows + WSL 2 + PyTorch（兼顾易用性和功能）。
​​企业/研究团队​​：
Linux 服务器 + TensorFlow/PyTorch（最大化性能和稳定性）。
如有具体框架或应用场景需求，可进一步细化建议！

原文链接：目前主流的AI深度学习框架对Windows和Linux的支持哪个更好