在Linux下，PyTorch和TensorFlow有以下不同：
- 計算圖：TensorFlow默認用靜態計算圖，2.0后支持動態圖；PyTorch采用動態計算圖，運行時構建，更靈活。
- API風格：TensorFlow有高層Keras API和底層API，Keras較易用；PyTorch API更接近Python原生風格，簡潔直觀。
- 易用性與學習曲線：PyTorch代碼簡潔，貼近Python習慣，學習曲線平緩，更適合初學者；TensorFlow 2.x雖簡化但仍比PyTorch復雜。
- 性能：TensorFlow靜態圖利于大規模分布式計算和性能優化；PyTorch動態圖在小型到中型項目中訓練速度可能更快，但大規模場景下TensorFlow更具優勢。
- 部署：TensorFlow有TensorFlow Serving等完善工具，生產部署成熟；PyTorch部署工具如TorchScript等較新，生態逐漸完善。
- 社區生態：TensorFlow社區龐大，應用廣泛；PyTorch學術社區活躍，在前沿研究中占重要地位。
