Возможно, имелись в виду библиотеки для глубокого обучения, например TensorFlow и PyTorch. 14

Разница между статическими и динамическими библиотеками для глубокого обучения заключается в подходе к выполнению вычислений. 1

Статические библиотеки, например TensorFlow, используют статические вычислительные графы: граф вычислений создаётся заранее и затем выполняется. 4 Из-за фиксированной структуры вычисления выполняются быстрее, чем при использовании динамического графика. 1 Однако такие библиотеки плохо масштабируются для входных данных с переменным размером и их сложно отлаживать. 1

Динамические библиотеки, например PyTorch, применяют динамические вычислительные графы: ко всем входам и выходам можно получить доступ и изменять их только во время выполнения. 1 Это облегчает отладку и экспериментирование с моделями, а также способствует разработке новых архитектур. 5 Однако такие библиотеки оставляют мало места для оптимизации графика, поскольку для каждого обучающего экземпляра или пакета необходимо создавать новый график. 1

Таким образом, статические библиотеки подходят для задач, где важна быстрая работа с фиксированной структурой, а динамические — для ситуаций, требующих гибкости и удобства работы с различными входными данными.