Chainer与其他深度学习框架的主要区别在于其动态计算图的设计。在Chainer中，计算图是动态构建的，这意味着用户可以在运行时动态改变计算图的结构，从而实现更灵活的模型设计。而其他深度学习框架如TensorFlow和PyTorch通常采用静态计算图的设计，需要先定义好计算图的结构，然后才能进行训练和推理。
另外，Chainer还提供了一些方便的工具和函数，如Variable对象用于自动求导、Trainer类用于训练模型等，使得用户可以更轻松地进行深度学习任务。同时，Chainer还支持多种硬件设备和并行计算模式，使得其在大规模数据和模型训练方面具有一定优势。
总的来说，Chainer的动态计算图、用户友好性和多种功能使得其在某些情况下更适合一些用户或任务。但用户在选择深度学习框架时应根据具体需求和使用场景来选择适合自己的框架。