结论

框架

现状

推荐程度

PyTorch

大模型时代绝对主流

⭐⭐⭐⭐⭐

TensorFlow

仍在用，但地位下降

⭐⭐⭐

Caffe

基本被边缘化

⭐

TensorFlow 的现状

还在用的场景 ✅

  • 工业部署：TF Serving、TFLite 在移动端/边缘设备生态成熟

  • Google 内部：仍是 Google 系产品的主要框架（TPU 优化好）

  • 老项目维护：大量历史代码和模型仍跑在 TF 上

  • Keras：作为高层 API 依然方便快速实验

正在失去的阵地 ❌

  • 大模型研究：LLaMA、GPT、Diffusion 模型几乎清一色 PyTorch

  • 论文复现：学术界 90%+ 代码是 PyTorch

  • 社区活跃度：GitHub 提交、issue 数量明显低于 PyTorch

💡 关键原因：TF1 的静态图设计让调试极其痛苦，虽然 TF2 引入了 Eager Mode，但用户已大规模迁移到 PyTorch，信任感难以恢复。

Caffe 的现状

基本可以说"退休"了 ⚠️

  • 最后一次大更新停留在很多年前

  • 主要只在一些老的工业视觉流水线中还能见到

  • BVLC 版 Caffe 几乎无人维护

  • Caffe2 已被并入 PyTorch

还能见到的地方

- 部分嵌入式/芯片厂商的 SDK（历史遗留）
- 老的人脸识别、检测模型部署
- 某些对 latency 极度敏感的生产环境（改动成本高）

大模型时代为什么 PyTorch 赢了？

动态图（Define-by-Run）
    → 调试像写普通 Python
    → 灵活实现 Attention、MoE 等复杂结构

+ Hugging Face 生态绑定 PyTorch
+ Meta/OpenAI/各大研究机构押注
+ torch.compile / FSDP / FlashAttention 持续跟进
= 大模型研究的事实标准

实际建议

你的场景

建议

学大模型/做研究

只学 PyTorch，别浪费时间

维护老 TF 项目

继续用，但考虑迁移路线

移动端部署

TFLite / CoreML / ONNX 都可考虑

遇到 Caffe 老代码

能转 ONNX 就转，尽早迁移

生产部署推理

考虑 TensorRT / ONNX Runtime，框架无关

总结一句话

TensorFlow 还没死，但在大模型领域已经是"二线"；Caffe 在新项目里基本可以忽略。2026年入门深度学习，PyTorch 是唯一值得重点投入的训练框架。

你目前是在做哪方面的工作？是需要做模型训练还是推理部署？可以给更具体的建议。