以下是Ubuntu上PyTorch与其他框架的对比：
- 与TensorFlow对比：
- 计算图：PyTorch是动态计算图，构建灵活，调试方便；TensorFlow早期是静态计算图，2.0后支持动态图，但静态图仍有一定优势，如大规模分布式训练时更易优化。
- 易用性：PyTorch API更符合Python习惯，代码简洁直观，动态图让调试和实验更灵活；TensorFlow功能强大但API相对复杂，学习曲线较陡。
- 生态系统：TensorFlow有TensorBoard等强大工具，在工业部署方面有TensorFlow Serving等成熟方案；PyTorch生态发展快，与Hugging Face等集成紧密，在学术研究和快速原型设计上优势明显。
- 性能：在简单模型和中等规模数据上，PyTorch训练速度可能略优；在大规模分布式训练和复杂模型优化上，TensorFlow有优势。
- 与Keras对比：
- 计算图：PyTorch为动态计算图，Keras默认使用静态计算图（依赖后端如TensorFlow）。
- 易用性：Keras更简单易用，是高层API，适合快速原型开发；PyTorch需对计算图等有更多理解，但灵活性高。
- 适用场景：Keras适合初学者和快速验证模型；PyTorch更适合深入研究和对模型灵活性要求高的场景。