随着2025应用人工智能和深度学习技术的举世泛气，还在迷茫于该选择哪个深度学习框架吗？PyTorch和TensorFlow是并立于深度学习世界两座巨塔，但是越来越多人发现，在2025年，PyTorch似乎比TensorFlow更为流行和被接受。下面我来分析一下这两个深度学习框架的发展历史，应用差异和现状，以及这些应用应该如何影响你的选择。
发展历史
TensorFlow由Google在2015年开源发布，并带来了深度学习和人工智能的一场革命。作为一个程序员友好的平台，TensorFlow主要采用了团队使用的悬稳图的形式来编程，这为许多应用提供了可观化和开发的便利。然而，在此后的几年里，PyTorch由Facebook发布並在2016年开源，出现了和由於他优秀的体验性，快速开始挑战TensorFlow的地位。
PyTorch的给人一种直观的编程方式，这一点与人们所熟悉的Python语言编程风格很好地结合，这使得许多研究人员和学者对其非常喜爱。比起TensorFlow第一版的复杂性，结合重复的API和版本的不兼容性，PyTorch更像是一个整体更为流程化的选择。尤其是在应用实验和原型设计时，PyTorch的举五适此特性更是爆炸市场。
应用应用和现状
在2025年，PyTorch已经成为数据科学和研究的主要深度学习框架，特别在学术界和课程学习中，非常应用常见。简单易用的命令对求和直观的编程风格，使得PyTorch在基本科研和深度学习专业领域很快进入实验与应用。应用地域包括由人工智能工程师，到情感分析，甚至可进行自学习和的计算机解析。
相比之下，TensorFlow的点点激励下渐渐减少。这个处于于版本不兼容问题带来的变化，并且不方便的文档，让中有中山的这个平台的数据方式消耗应用不断增加。尽管是这样，TensorFlow尚有Keras和Lite，包括JavaScript旅车和所以安全的Lite和JS式的支持，但也不够夠就这些复难的访问方式带来全面的增加接口。
并且，这些变化也使得一些企业和组织改为选择使用PyTorch。比如OpenAI也已经开始由TensorFlow转向使用PyTorch，并且应用于其使用GPT之类成价武器中的计算机形式与交通方法。
两者的差异和具体应用
PyTorch和TensorFlow有着各自的特点和优势，在许多地方面都是相较的。
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编程体验：PyTorch的反馈更加自然，让人觉得这就是在学习Python，而不是得习惯一个新语法。而TensorFlow的团队使用的悬稳图形式编程，则对许多创新者和未经历的研究员来说顺宜性差了一些。
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文档和支持：PyTorch的文档丰富而易懂，也使示例和常见计算和使用意图设计就如了然。TensorFlow的文档更复杂，使得新手在入门时需要有更多的帮助和师傅指导。
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版本兼容性：TensorFlow团队变化了使用与版本问题，通常对有所软件的警战日期成了应用的支持问题和急速变更的应用。
构建深度学习网络的代码示例
下面是使用PyTorch和TensorFlow分别构建简单神经网络的代码示例：
PyTorch示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 5)self.fc2 = nn.Linear(5, 1)def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x# 初始化网络和优化器
model = SimpleNN()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()# 随机生成输入和标签
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.randn(1, 1)# 前向传播，计算损失，反向传播和优化
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
TensorFlow示例
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models# 定义一个简单的神经网络
model = models.Sequential([layers.Dense(5, activation='relu', input_shape=(10,)),layers.Dense(1)
])# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')# 随机生成输入和标签
inputs = tf.random.normal((1, 10))
labels = tf.random.normal((1, 1))# 训练模型
model.train_on_batch(inputs, labels)
主要贡献者和使用者对比
PyTorch
- 主要贡献者：PyTorch最初由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发并维护。如今，它由Linux基金会托管，拥有广泛的社区支持和多个公司及机构的贡献。
- 典型使用者：PyTorch广泛用于学术研究、深度学习课程以及科研项目。它因其易用性和灵活性深受研究人员、学者和教育机构的欢迎。知名的使用者包括OpenAI、Tesla、Microsoft、Uber等。
TensorFlow
- 主要贡献者：TensorFlow由Google Brain团队开发，是由Google公司支持的开源项目。Google继续在TensorFlow的开发和推广中扮演重要角色，并提供其在Google Cloud上的一体化解决方案。
- 典型使用者：TensorFlow在工业界有着广泛的应用，特别是在企业级解决方案和生产环境中。它的部署工具和多平台支持（如TensorFlow Lite和TensorFlow.js）使其在移动设备、嵌入式设备和Web应用中得到了广泛的应用。知名的使用者包括Google、Airbnb、Twitter、DeepMind等。
跨平台支持对比
PyTorch
PyTorch的跨平台支持相对较弱，主要专注于研究和实验环境，尤其是GPU计算。在移动设备方面，PyTorch通过PyTorch Mobile提供了一定的支持，但其生态系统相对于TensorFlow来说稍显薄弱。此外，虽然PyTorch可以在云平台上运行，但在跨平台应用的部署和优化方面，它在工具和支持上显得略有不足。
TensorFlow
TensorFlow在跨平台支持方面占据优势，尤其是在生产环境和多种设备的部署中。TensorFlow Lite使其能够在移动设备和嵌入式设备上运行深度学习模型，TensorFlow.js则让开发者可以在Web浏览器中运行机器学习模型。此外，TensorFlow Serving为部署到服务器提供了一整套工具，TensorFlow Extended（TFX）也提供了用于构建和管理生产级机器学习管道的完整解决方案。这些特性使得TensorFlow在多平台支持和部署方面更加成熟和强大。
如何选择框架
适合选择哪种框架？
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如果你是初学者或研究人员，并且主要想在学术研究、快速原型开发或实验中使用深度学习，那么PyTorch是一个不错的选择。它的API简单直观，与Python语言风格一致，非常适合学习和科研环境。
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如果你是工业界工程师，需要将模型投入生产，并且需要跨平台支持和工具链的帮助，那么TensorFlow可能更适合你。它的部署工具、跨平台支持（如TensorFlow Lite和TensorFlow.js）、以及生产环境的成熟度使得TensorFlow在企业级解决方案中更具优势。
实现Transformer架构
Transformer架构在近年来的自然语言处理（NLP）和计算机视觉中得到了广泛应用。在实现Transformer架构时，PyTorch通常被认为是更好的选择，尤其是在研究和实验阶段。PyTorch提供了简单易用的接口和灵活的自定义能力，使得实现复杂的模型（如GPT、BERT等）更加方便。此外，Hugging Face的Transformers库基于PyTorch开发，提供了丰富的预训练模型和工具，非常适合快速实验和模型微调。
尽管如此，TensorFlow在部署Transformer模型到生产环境时具有一定优势，尤其是在需要跨平台支持时。TensorFlow的优化工具和支持在推理阶段对性能的提升可能更有帮助。因此，研究阶段可以使用PyTorch，而部署阶段可以考虑将模型转化为TensorFlow来进行优化和部署。
结论
在2025年，许多工程师和研究人员在选择学习深度学习框架时，很有可能更值得远方学PyTorch。PyTorch的直观编程体验，丰富的文档，还有自由的版本变化，让学习和应用不但更加方便和有侧量信念，更让不断执行的另个有一方实现于的成就与被带来的战斗和共同来平地。虽然TensorFlow在不同地方站住度，尚远与进行约陋大于贵更举为承用。我们可以直远跟随学习并生，并的来代表小时玩功更长长。
