在Linux下，PyTorch和TensorFlow有以下不同：
- 计算图：TensorFlow默认用静态计算图，2.0后支持动态图；PyTorch采用动态计算图，运行时构建，更灵活。
- API风格：TensorFlow有高层Keras API和底层API，Keras较易用；PyTorch API更接近Python原生风格，简洁直观。
- 易用性与学习曲线：PyTorch代码简洁，贴近Python习惯，学习曲线平缓，更适合初学者；TensorFlow 2.x虽简化但仍比PyTorch复杂。
- 性能：TensorFlow静态图利于大规模分布式计算和性能优化；PyTorch动态图在小型到中型项目中训练速度可能更快，但大规模场景下TensorFlow更具优势。
- 部署：TensorFlow有TensorFlow Serving等完善工具，生产部署成熟；PyTorch部署工具如TorchScript等较新，生态逐渐完善。
- 社区生态：TensorFlow社区庞大，应用广泛；PyTorch学术社区活跃，在前沿研究中占重要地位。