1.1.1 互操作性愿景：打破框架藩篱 (PyTorch, TensorFlow, Scik...

文档摘要

1.1.1 互操作性愿景：打破框架藩篱 (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) 在深度学习与机器学习工程实践中，我们常陷入一种隐秘却令人窒息的“框架沼泽”：模型在 PyTorch 中训得精妙绝伦，却因生产环境强制要求 TensorFlow Serving 而被迫重写前向逻辑；Scikit-learn 训练的随机森林被业务方赞为“解释性标杆”，却在嵌入端侧推理流水线时，因无法与 TorchScript 或 TF Lite 的算子图对齐而卡在 ONNX 导出的第七层节点；更不必提那些在 Jupyter 里跑通、部署时却因与在内存布局（row-major vs. channel-last 默认）、梯度追踪（autograd vs.