这个问题很主观，因为每个人的需求和偏好不同。TensorFlow和PyTorch都是流行的深度学习框架，都有自己的优点和缺点。
TensorFlow在工业界应用更广泛，有更多的资源和支持。它的静态计算图设计使其更适合于大规模部署和生产环境中的高效运行。另外，TensorFlow还提供了更多的高级API和工具，例如TensorBoard，使得调试和可视化更加便捷。
PyTorch则更适合于研究和实验，在模型定义和训练过程中更加灵活和直观。它使用动态计算图，减少了开发过程中的复杂性，使得用户能够更容易地进行实验和调试。另外，PyTorch在自然语言处理和计算机视觉等领域有着更好的生态系统和社区支持。
因此，您可以根据自己的需求和偏好选择适合自己的框架。如果您更注重在工业界的应用和高效运行，可以选择TensorFlow；如果您更注重在研究领域的灵活性和直观性，可以选择PyTorch。