Некоторые основные различия между PyTorch и TensorFlow:

• Динамическое определение графа. 3 В TensorFlow граф определяется статически перед запуском модели, а в PyTorch всё более императивно и динамично: можно определять, изменять и выполнять узлы как угодно без дополнительных интерфейсов. 3
• Отладка. 1 Для эффективной отладки в TensorFlow требуется специальный инструмент отладчика, а для PyTorch можно использовать широко доступные инструменты отладки на Python. 1
• Параллелизм данных. 3 В PyTorch можно добиться почти магического параллелизма данных по размеру батча, используя torch.nn.DataParallel на любом модуле. 3 С другой стороны, TensorFlow позволяет делать тонкую настройку, чтобы выбрать, на каком устройстве выполнить каждую операцию. 3
• Визуализация. 5 Для TensorFlow есть удобная и гибкая панель TensorBoard, а для PyTorch специального инструмента визуализации нет, но есть несколько внешних инструментов. 5

Выбор между PyTorch и TensorFlow зависит от конкретных задач и предпочтений разработчика.