在Linux环境下选择PyTorch与TensorFlow，可从以下维度考量：
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计算图机制
- PyTorch：动态图，支持运行时修改模型结构，适合快速迭代和研究场景。
- TensorFlow：静态图（2.x默认Eager Execution，支持动态图，但生产环境常用静态图），优化后部署效率更高。
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性能与部署
- PyTorch：训练速度与TensorFlow接近，推理时需配合TorchScript/ONNX优化，适合中小规模模型。
- TensorFlow：支持TPU加速，静态图部署更高效，适合大规模模型生产环境，如边缘端（TensorFlow Lite）。
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易用性与生态
- PyTorch：语法接近Python，动态图调试直观，社区活跃，学术研究（如Hugging Face）首选。
- TensorFlow：Keras简化开发流程，生态成熟（TensorBoard、TFX），适合复杂项目及跨平台部署。
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硬件支持
- 两者均支持NVIDIA GPU，TensorFlow对TPU、昇腾等国产芯片适配更完善。
选择建议：
- 科研/快速原型：选PyTorch，动态图灵活，社区资源丰富。
- 生产部署/大规模训练：选TensorFlow，静态图优化成熟，支持多端部署。
