TensorFlow 2.19核心特性

Keras v3新格式：全新的模型保存格式(.keras)，区分Python保存和跨平台导出，支持安全加载和高效推理。

LiteRT优化：移动端部署性能提升30%，推理延迟降低至毫秒级，CIFAR-10模型体积压缩至1.6MB。

OneDNN加速：自动启用CPU优化，在Intel硬件上训练速度提升40%，支持动态形状和量化计算。

PyTorch 2.0技术突破

torch.compile：一行代码实现模型编译，训练和推理速度提升20-50%，支持动态计算图优化。

SDPA优化：缩放点积注意力实现，Transformer模型训练效率提升3倍。

量化与稀疏：支持4/8-bit量化和半结构化稀疏，65B模型可在单卡48GB GPU上微调。

框架对比与选型建议

混合使用策略

研究阶段：使用PyTorch快速验证想法，利用动态图和丰富的调试工具

生产部署：转换为TensorFlow Lite格式，优化移动端性能和内存占用

分布式训练：结合Horovod框架，实现多框架统一调度和资源管理