大家好，我是唐宇迪。这些年，我辅导过数百名非计算机专业的学员入门深度学习，从财务、销售、教师到文员背景，他们中很多人一开始连编程都没碰过，但通过正确的路径和框架选择，几个月就上手了模型训练、项目落地，甚至拿到了算法助理或数据工程师的offer。星恺同学，你好！作为香港的学员，你可能正忙于工作或学习，想利用碎片时间转行AI，别担心，深度学习入门远没有想象中那么难。今天，我们来聊聊一个零基础同学最纠结的问题：零基础学深度学习需要学哪些框架？PyTorch 和 TensorFlow 选哪个？

如果你是零基础转行、非科班出身，可能正担心：“框架这么多，我学不过来吧？PyTorch和TensorFlow哪个简单？学错了会不会影响就业？”放心，这些都是正常疑问。深度学习框架就像“厨具”——帮你快速“烹饪”模型，不用从零写底层代码。入门时，别追求全学，挑1-2个主流的，够用就好。根据2026年行业数据（LinkedIn和智联招聘趋势），深度学习岗位需求持续高涨，零基础6-9个月就能入门，薪资15-25k起步。关键是选对框架，避免弯路。这篇文章我会用通俗语言，结合学员案例和技术干货，帮你拆解框架选择、对比和学习优先级。读完，你会觉得“哦，原来这么选，我能行”。咱们一步步来，保持轻松

一、深度学习入门必学框架有哪些？分别用来做什么？

先别急着纠结选哪个，咱们从基础说起。深度学习框架是“软件工具包”，帮你构建、训练、优化神经网络模型。零基础同学记住：框架不是“学一堆命令”，而是“乐高积木”——你搭模型，像玩游戏。入门必学的不多，主流就4-5个，学1-2个就能做项目。为什么学框架？因为手工写神经网络太麻烦（代码量大、易错），框架简化一切，让你专注想法。

根据我带学员的经验和2026年企业需求（大厂如字节、腾讯、阿里招聘JD分析），零基础入门必学框架如下，按优先级排序（从易到难）。我重点讲“用来做什么”，配简单例子，避免抽象。

1. PyTorch（最高优先，零基础首选）

   • 用来做什么：构建动态神经网络，适合快速实验、模型迭代。核心是“张量运算”（像高级计算器）和“自动求导”（自动算梯度，优化模型）。
   • 适合场景：图像识别（CNN）、自然语言处理（Transformer）、生成AI（Diffusion模型）。比如，用PyTorch训个猫狗分类器，几行代码就行。
   • 为什么入门必学：灵活，像Python脚本。2026年学术和研究岗位90%用它，大厂算法岗首选。
   • 学员案例：我一个财务背景学员小李，零基础先学PyTorch，1个月做手写数字识别项目，现在在香港一家 fintech 公司做数据模型。

2. TensorFlow（中优先，工程化强）

   • 用来做什么：大规模模型训练和部署，适合生产环境。核心是“图计算”（预定义流程）和“Keras API”（简化层）。
   • 适合场景：移动端部署（TensorFlow Lite）、推荐系统、大数据训练。比如，Google用它做搜索排名。
   • 为什么入门必学：稳定，工业级。2026年企业部署岗70%用它，适合转行工程方向。

3. Keras（辅助优先，超简单包装）

   • 用来做什么：高抽象层框架，快速原型。像“框架的框架”，基于TensorFlow或PyTorch后端。
   • 适合场景：入门实验、简单分类/回归。比如，5行代码建神经网络。
   • 为什么入门必学：零基础神器，少代码。2026年教学和快速验证常用，但后期需转底层框架。

4. 其他框架（可选，后期补）

   • JAX：用来做什么？高性能计算，适合科研优化。场景：自定义梯度、并行训练。为什么？Google出品，2026年新兴热门，但零基础别先学（数学门槛高）。
   • MXNet：用来做什么？分布式训练。场景：云计算大模型。但2026年份额小，零基础可忽略。
   • Hugging Face Transformers：不是框架，但库。用来做什么？预训练模型调用。场景：NLP/生成AI。为什么？2026年大模型时代必备，配PyTorch用。

零基础建议：先精1个（PyTorch），再学TensorFlow对比。别全学，浪费时间。框架学到“能建模型、训数据、调参”程度就好，不需底层源码。干货小Tip：所有框架都用Python，入门先补Python基础（1个月）。

二、重点对比：PyTorch 与 TensorFlow，上手难度、学习曲线、企业使用场景、就业方向

PyTorch和TensorFlow是两大巨头，占市场90%（2026年Statista数据）。零基础同学常问：“哪个简单？哪个好找工作？”我用表格对比，结合学员反馈，直观易懂。重点：不劝退，两个都好学，选对一个半年见效。

维度	PyTorch	TensorFlow	零基础建议
上手难度	低：语法像Python，动态图（边写边跑），零基础1-2周上手基本。少 boilerplate 代码。	中：静态图（先定义再跑），Keras简化后低。但整体概念多，零基础2-4周。	PyTorch更友好，非科班别怕，代码直观。
学习曲线	平滑：从简单MLP到Transformer，逐步加深。调试易（print随时看）。社区教程多（B站、fast.ai）。	陡峭前期：学图模式、session。但Keras平滑曲线。文档严谨，但抽象。	PyTorch曲线温柔，适合转行；TensorFlow后期强大。
企业使用场景	研究/原型：字节、腾讯AI Lab、学术（如OpenAI）。灵活，适合创新（如自定义层）。2026年生成AI热门。	生产/部署：Google、阿里云、工业（如自动驾驶）。稳定，TensorFlow Serving易上线。2026年边缘计算强。	PyTorch实验快；TensorFlow落地稳。
就业方向	算法研究员、模型工程师、CV/NLP岗。大厂算法组（如华为诺亚）。薪资20-30k起步。	ML工程师、部署工程师、数据平台岗。大厂工程组（如小米IoT）。薪资18-28k起步。	PyTorch就业广（研究偏）；TensorFlow稳（工程偏）。

上手难度详解：PyTorch像“即兴表演”，代码跑一步看一步，零基础调试不慌。TensorFlow像“剧本排练”，先规划好再执行，前期多概念（如placeholder），但用Keras后简单。学员小王（销售转行）说：“PyTorch第一周就跑模型，成就感满满；TensorFlow学了Keras才不卡。”

学习曲线详解：PyTorch从零到项目3个月，曲线如缓坡——学torch.nn就建网。TensorFlow曲线前陡后平，学完Keras后加速。2026年PyTorch社区活跃，教程视频多（YouTube 10w+），TensorFlow文档官方强。

企业使用场景详解：PyTorch在香港/大陆大厂如腾讯、字节跳动算法团队流行，因为迭代快（训大模型如Llama）。TensorFlow在Google生态、云服务强（如AWS SageMaker集成）。零基础转行，PyTorch适合创意岗，TensorFlow适合稳定企业。

就业方向详解：根据我内推经验，PyTorch帮学员进研究岗（如商汤科技）；TensorFlow进工程岗（如海康威视部署）。2026年混合岗多，学一个再补另一个。干货：简历写“用PyTorch实现YOLO检测，准确率95%”，远比“懂框架”强。

代码对比示例（简单神经网络，帮你直观感）：

PyTorch版（动态，简单）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)  # 输入10维，输出1维

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练（动态跑）
for data in dataset:
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

TensorFlow版（用Keras简化）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 定义模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(1, input_shape=(10,))  # 输入10维
])

model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')
# 训练（静态图）
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

看，PyTorch更“Pythonic”，TensorFlow更“模块化”。零基础从PyTorch起步，不劝退。

三、零基础明确选择结论与学习优先级

基于上千学员路径和2026年就业趋势，我的结论：零基础、非科班转行，首选PyTorch作为入门框架，再补TensorFlow。为什么？

• PyTorch上手快、灵活，帮你快速出项目，建立信心。零基础学它，1-2个月做简历亮点。
• TensorFlow工程强，但前期曲线陡，适合PyTorch基后学（加深部署能力）。
• 就业：PyTorch覆盖80%岗位，TensorFlow加分。混合学，竞争力翻倍。

学习优先级（零基础路线，6-9个月）：

1. 优先1：PyTorch基础（1-2个月）：学张量、模块、训练循环。目标：建简单模型（如MLP分类）。
2. 优先2：PyTorch项目（2-3个月）：做图像/NLP小项目。补简单原理（如梯度下降）。
3. 优先3：TensorFlow/Keras（1-2个月）：对比学习，重点部署。目标：迁移PyTorch模型到TF。
4. 优先4：其他（如Hugging Face）：后期补，扩展大模型。

干货建议：每周小目标，比如第一周跑PyTorch官网MNIST教程。资源：PyTorch文档（免费）、fast.ai课程。避坑：别纠结“哪个最好”，行动先。学员小张（教师转行）按此，半年拿香港AI公司offer。

四、学习建议：如何高效上手框架，避免常见坑

零基础学框架，重点“实践>理论”。建议：

• 起步：先补Python（NumPy/Pandas，1个月）。用Colab（免费GPU）跑代码。
• 进度：每天1-2小时，写代码>看视频。Kaggle竞赛练手。
• 避坑：别孤立学框架，先小项目（如用PyTorch分类花朵）。卡壳问社区（Reddit/PyTorch论坛）。
• 评估：学到能独立改开源代码，简历有3项目，就入门了。
• 工具：VS Code编辑器、Jupyter Notebook笔记。

记住，框架是工具，不是目的。零基础多练，很快上手。

五、结尾：我们的课程，帮零基础同学高效掌握框架

恭喜读到这里！你现在对框架选择有谱了，别犹豫，明天就开始PyTorch教程。转行深度学习，选对框架是加速器。

如果你是零基础、非科班，担心自学散乱或卡在代码，我们机构的《深度学习框架从零到实战》课程正好为你量身定制。优势：零基础友好教学（从Python起步，通俗讲解PyTorch/TensorFlow），实战项目导向（带你做10+项目，如CNN检测、Transformer生成），个性化学习规划（我1v1评估你的背景，定制路线），带练答疑（小班直播，每周反馈bug）。很多学员反馈：“唐老师课程太实用了，3个月精通PyTorch，半年补TensorFlow，顺利转行。”如果你也想高效上手、不走弯路，私信我“框架路线”，免费规划+试听课。