TensorFlow 和 PyTorch 是两个最广泛使用的深度学习框架，每个框架都有其独特的优势和权衡。 TensorFlow 由 Google 开发，强调可用于生产环境的部署和可扩展性，而 PyTorch 由 Meta 创建，优先考虑研究中的灵活性和易用性。 它们之间的选择通常取决于项目的需求，例如部署需求、开发风格或社区支持。
一个关键的区别在于它们的计算图方法。 TensorFlow 最初使用静态计算图，要求开发人员在执行之前预先定义整个模型结构。 虽然这可以优化部署性能，但会使调试更具挑战性。 相比之下，PyTorch 使用动态图，允许立即执行操作（eager execution），从而更容易动态修改模型。 例如，在 PyTorch 中，您可以在训练期间打印中间张量值，或者直接在模型代码中使用标准 Python 控制流（例如 if 语句）。 TensorFlow 现在通过 tf.function 支持 eager execution，但其静态图的根源意味着开发人员在切换模式时可能仍然会遇到极端情况。
部署和生态系统集成是另一个差异领域。 TensorFlow 提供了强大的生产工具，例如用于模型部署的 TensorFlow Serving、用于移动/嵌入式设备的 TensorFlow Lite 以及与 Google Cloud 服务的紧密集成。 PyTorch 通过 TorchScript 和 TorchServe 改进了其部署选项，但 TensorFlow 的工具在大型系统中仍然更加成熟。 例如，TensorFlow 的 SavedModel 格式简化了导出带有元数据的模型，而 PyTorch 的 TorchScript 需要更多手动步骤。 然而，PyTorch 的 Pythonic 设计和动态特性使其在研究环境中很受欢迎，在这些环境中，快速原型设计至关重要。 许多最近的学术论文首先发布 PyTorch 实现，而像 Hugging Face Transformers 这样的库通常优先考虑 PyTorch 支持。
社区和库支持也不同。 TensorFlow 拥有更大的企业足迹，拥有广泛的文档和工具，例如 Keras（现已完全集成）用于高级模型构建。 PyTorch 的社区以研究为中心，拥有像 TorchVision 和 PyTorch Lightning 这样的库，可以简化实验。 例如，PyTorch 的 autograd 系统允许直接访问梯度，这对于自定义训练循环非常有用，而 TensorFlow 的 tf.GradientTape 提供了类似的功能，但学习曲线更陡峭。 最终，该决定通常取决于用例：TensorFlow 适合需要严格优化的生产流水线和环境，而 PyTorch 在迭代开发和前沿研究方面表现出色。 两种框架都在不断采用彼此的特性，随着时间的推移缩小差距。