关于深度学习的框架之争一直没有停止过。最近，PyTorch与TensorFlow之争又爆发，吃瓜群众历时1个月的围观之后，PyTorch居然又胜一局！
能与TensorFlow抗衡，PyTorch是何方神圣？
Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。作为经典机器学习库 Torch 的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择
好框架应具备的三点，Pytorch有！
对大的计算图能方便的实现；能自动求变量的导数；能简单的运行在GPU上；pytorch都做到了，但是现在很多公司用的都是TensorFlow，而pytorch由于比较灵活，在学术科研上用得比较多一点。鄙人认为可能，Google可能下手早一些，而Facebook作后来者，虽然灵活，但是很多公司已经入了TensorFlow的坑了，要全部迁移出来还是很费功夫；而且，TensorFlow在GPU的分布式计算上更为出色，在数据量巨大时效率比pytorch要高一些，我觉得这个也是一个重要的原因吧。
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准备时间：PyTorch胜
PyTorch实际上是NumPy的替代，它支持GPU，有着更高级的功能，可以用来构建和训练深度神经网络。
而TensorFlow则可以看成是一种嵌入Python的编程语言。刚使用TensorFlow的人因为这个额外的间接层而苦思冥想。也因为如此，想用TensorFlow还需要学一些额外的概念，比如会话、图、变量作用域和占位符等。如要运行基本模型，则还需更多的样板代码。使用TensorFlow的前期准备时间肯定比PyTorch要长。
图创建和调试： PyTorch胜
创建和运行计算图可能是这两个框架最大的不同。PyTorch中，图架构是动态的，图是在运行时创建。而在TensorFlow中，图架构是静态的，这意味着先编译出图然后再运行。
TensorFlow可以执行dynamic_rnn语句，但是创建自定义的动态计算更加困难。PyTorch中简单的图架构容易推导，更容易调试。
数据加载：PyTorch胜
PyTorch中用于数据加载的API设计得很好。接口在数据集、采样器和数据加载器中有明确规定。数据加载器接收数据集和采样器，根据采样器的调度，在数据集上生成迭代器。加载并行数据就像把num_workers语句传递到数据加载器一样简单。
TensorFlow还没发现特别有用的加载数据的工具，例如readers, queues, queue runners等，都不够好。部分原因是因为将想要运行的所有预处理代码添加到TensorFlow图中并不总是直接的，例如计算时频谱（spectrogram）。
而且，API本身更繁琐，更难以学习。
自定义扩展：PyTorch胜
在这两种框架中都可以用C语言、C++或CUDA构建或绑定自定义扩展。但TensorFlow需要更多的样板代码，即使它支持多种类型和设备。在PyTorch中，只需为每个CPU和GPU版本编写一个接口和相应的实现。用这两种框架来编译扩展都很直接，并且不需要下载除了pip安装包之外的任何头文件或源代码。
覆盖率：TensorFlow胜
因PyTorch在逐渐发展，两者之间的差距会缩小甚至到零。然而，目前仍有一些TensorFlow支持但PyTorch不支持的功能，如下所示:
沿着维度翻转张量 (np.flip, np.flipud, np.fliplr)
检查张量是空值还是无限值(np.is_nan, np.is_inf)
快速傅里叶变换(np.fft)
此外，TensorFlow的contrib包中有更多比PyTorch更高级的函数和模型。
序列化：TensorFlow胜
两种框架下保存和加载模型都很简单。PyTorch有一个特别简单的API，既可以保存模型的所有权重，也可以pickle全部类。
TensorFlow的Saver对象也很容易使用，并为检查点（check-pointing）提供了更多选择。
在序列化中TensorFlow的主要优点是可以将整个图保存为协议缓冲区。这包括参数和运算。此外，该图可以通过其他支持的语言(C++，Java)加载。这对不支持Python的调度栈来说至关重要。理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。
部署：TensorFlow胜
对于小规模的服务器端部署，两个框架都很容易封装在诸如Flask web服务器中。
不过，TensorFlow支持移动和嵌入式部署。可以确定的说，这比包括PyTorch在内的大多数深度学习框架支持功能的都要多。将TensorFlow部署到Android或iOS上确实需要大量的工作，但至少你不必用Java或C++重写模型的整个推理程序。
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