A Comparative Survey of PyTorch vs TensorFlow for Deep Learning: Usability, Performance, and Deployment Trade-offs

本文对TensorFlow和PyTorch这两个主流深度学习框架进行了全面的对比综述，重点分析了它们在易用性、性能和部署方面的权衡。我们回顾了每个框架的编程范式和开发者体验，比较了TensorFlow基于计算图（现在可选启用即时执行）的方式与PyTorch动态的、贴近Python风格的设计。接着，我们通过多个任务和数据场景下的模型训练速度和推理性能进行比较，依据来自最新的基准测试和研究。我们还深入分析了部署灵活性——从TensorFlow成熟的生态系统（如用于移动端/嵌入式设备的TensorFlow Lite、TensorFlow Serving以及JavaScript支持），到PyTorch较新推出的生产工具（如TorchScript编译、ONNX导出以及TorchServe）。此外，我们还综述了生态系统和社区支持情况，包括库的集成能力、工业界的采纳程度以及研究趋势（例如，PyTorch在近期研究论文中的主导地位，而TensorFlow则在企业级工具方面更为完善）。文章还讨论了在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用实例，以展示两个框架在实际中的使用方式。最后，我们展望了深度学习框架设计的未来方向和开放性挑战，例如统一即时执行和图执行模式、提升跨框架的互操作性，以及整合编译器优化技术（如XLA和JIT）以提升运行速度。我们的研究发现，尽管这两个框架在实现最先进深度学习技术方面都非常强大，但它们在设计上存在明显差异：PyTorch在研究领域因其简洁性和灵活性更受青睐，而TensorFlow则提供了更为完整的生产环境生态系统——理解这些权衡对于从业者选择合适的工具至关重要。文中包含了图表、代码片段以及超过20条来自学术论文和官方文档的参考文献，以支持我们的对比分析。

论文试图解决TensorFlow和PyTorch这两个主流深度学习框架在可用性、性能和部署方面的权衡问题，并提供一个全面的比较，帮助开发者和研究人员选择合适的工具。这是一个在深度学习工程实践中非常现实且重要的问题，但此前缺乏系统性的综合分析。

通过从编程范式、训练和推理性能、部署能力、生态系统与社区支持等多个维度对TensorFlow和PyTorch进行对比，论文提出了一个结构化的评估框架。其新意在于不仅关注技术性能指标，还结合了开发者体验、行业应用和研究趋势，提供了实用的选型指导。

1. 系统对比了TensorFlow的图模式（现支持Eager Execution）与PyTorch的动态计算图在开发体验上的差异 2. 基于多个任务和数据集的训练与推理性能实验设计严谨，引用了最新基准测试结果 3. 深入分析了TensorFlow Lite、Serving、JS与PyTorch的TorchScript、TorchServe等部署工具链 4. 指出PyTorch在研究领域占主导地位，而TensorFlow在企业级部署方面更具优势 5. 提出未来框架设计方向：统一Eager与图执行、提升跨框架互操作性、集成编译器优化技术

1. ‘Deep Learning Frameworks: A Comparative Study’ (2021) 2. ‘PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library’ (NeurIPS 2019) 3. ‘TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning’ (OSDI 2016) 4. ‘ONNX: Open Neural Network Exchange Format’ (2018) 5. ‘TorchScript: A Language for Rich Neural Network Models in Production’ (MLSys 2020)