在Linux下，PyTorch和TensorFlow各有优势，选择取决于具体需求：
- 性能方面：在训练大规模模型时，TensorFlow支持GPU和TPU加速，性能优化更全面，在一些基准测试中表现较好。但在部分场景下，如使用动态图时，PyTorch的训练速度可能更快，且对大张量和动态网络结构的内存管理更友好。
- 易用性方面：PyTorch采用动态计算图，代码更直观，与Python编程习惯相似，易于上手，适合初学者和快速原型开发。TensorFlow的API风格较为多样，有高层Keras API和底层API，虽然Keras简化了模型构建，但自定义复杂训练流程时，使用底层API可能会较复杂。
- 部署方面：TensorFlow拥有成熟的端到端部署体系，如TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等，适合工业级应用，可支持跨平台部署。PyTorch的部署工具链如TorchScript、ONNX也在逐渐完善，但在企业级部署的成熟度和丰富度上，目前仍稍逊于TensorFlow。
- 生态系统方面：TensorFlow社区庞大，在工业界应用广泛，有丰富的文档和教程，尤其在计算机视觉、自然语言处理等领域有众多成熟的解决方案。PyTorch在学术界占据主导地位，许多前沿研究优先使用该框架，其生态系统在学术研究和快速迭代开发方面更具优势。