写在最后 PyTorch 与 TensorFlow 之争是一场微妙的辩论，格局一直在不断变化。 至少在 2022 年，PyTorch 和 TensorFlow 都已经是非常成熟的框架，二者的核心深度学习功能重叠明显。

2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。

TensorFlow与PyTorch这两个开发框架，TensorFlow一直是最受欢迎的开源机器学习框架，稳居龙头宝座；但是新秀PyTorch后来居上，似有超车之意。幸运的是，TensorFlow在2018年… ...

快到 2022 了，你是选 PyTorch 还是 TensorFlow？之前有一种说法：TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界。这种说法到 2022 年还成立吗？在这篇文章中，作者 ...

本文将针对TensorFlow、PyTorch和MXNet这三个主流深度学习框架的功能特点进行分析,以期为读者提供参考。 一、TensorFlow TensorFlow是由Google开发的一款开源深度学习框架,自2015年发布以来,受到了广泛关注。 TensorFlow具有以下功能特点: ...

Ari Joury表示，她使用Python编写TensorFlow框架的工作量，可能是PyTorch的两倍，此外后者编写代码的感受比TensorFlow更自然。 其二，PyTorch可用模型更多，且更适合学生和研究者使用。 据统计，在HuggingFace中，85%的大模型框架是用PyTorch实现的。

PyTorch（1.8）和Tensorflow（2.5）最新版本比较。 自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow ...

TensorFlow 开发团队很快意识到了这个问题，并在 TensorFlow 2.0 中引入了 PyTorch 那边不少广受欢迎的设计。

机器之心报道 参与：一鸣TensorFlow 和 PyTorch 框架之争由来已久，近日的一则新闻让 PyTorch 阵营「更添一员大将」。OpenAI 表示，他们已全面转向 PyTorch ...

从 2017 年 TensorFlow 占绝对优势到现在两大框架处于相对均势，双方的开发团队可能都没有料到 PyTorch 会这么受社区青睐。 用 PyTorch 统一项目标准 在一则简短的博客文章中，OpenAI 表示，他们将会使用 PyTorch 作为统一的深度学习框架。