在Linux環境下選擇PyTorch與TensorFlow，可從以下維度考量：
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計算圖機制
- PyTorch：動態圖，支持運行時修改模型結構，適合快速迭代和研究場景。
- TensorFlow：靜態圖（2.x默認Eager Execution，支持動態圖，但生產環境常用靜態圖），優化后部署效率更高。
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性能與部署
- PyTorch：訓練速度與TensorFlow接近，推理時需配合TorchScript/ONNX優化，適合中小規模模型。
- TensorFlow：支持TPU加速，靜態圖部署更高效，適合大規模模型生產環境，如邊緣端（TensorFlow Lite）。
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易用性與生態
- PyTorch：語法接近Python，動態圖調試直觀，社區活躍，學術研究（如Hugging Face）首選。
- TensorFlow：Keras簡化開發流程，生態成熟（TensorBoard、TFX），適合復雜項目及跨平臺部署。
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硬件支持
- 兩者均支持NVIDIA GPU，TensorFlow對TPU、昇騰等國產芯片適配更完善。
選擇建議：
- 科研/快速原型：選PyTorch，動態圖靈活，社區資源豐富。
- 生產部署/大規模訓練：選TensorFlow，靜態圖優化成熟，支持多端部署。
