在Ubuntu系统下，PyTorch和TensorFlow各有优劣。
PyTorch
- 优点：动态计算图使调试直观灵活，API简洁符合Python习惯，与Python生态系统集成紧密，在学术研究和快速原型设计方面优势明显，如自然语言处理和计算机视觉前沿研究常用它。
- 缺点：性能在处理大规模数据时相对较低，部署到生产环境相对复杂，需进行模型转换和优化。
TensorFlow
- 优点：生态系统庞大，社区资源丰富，支持分布式训练和跨平台部署，在工业界大规模应用成熟，如谷歌产品中的语音识别、图像搜索等，且移动端和前端部署有优势。
- 缺点：学习曲线较陡峭，API和概念复杂，开发速度相对较慢，一些最新研究成果支持可能滞后。