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TensorFlow的Eager Execution模式使得调试更加直观，支持即时计算。
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TensorFlow的静态图模式有助于优化计算图，提高计算效率。
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对
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TensorFlow支持CPU、GPU以及TPU等多种硬件加速器，可以充分利用不同设备的计算资源。
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TensorFlow提供了自动微分功能，可以方便地计算神经网络训练中的梯度。
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TensorFlow支持分布式训练，可以在多个机器上并行执行训练任务，加快模型训练速度。
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对
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TensorFlow是一个高性能的数值计算库，特别适合用于大规模数据处理和机器学习应用。
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TensorFlow和PyTorch都提供了对TPU、FPGA等硬件加速器的原生支持。
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TensorFlow在分布式训练方面比PyTorch更加强大和灵活。
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