如果说深度学习是实现人工智能技术应用的“灵丹”，那么深度学习框架就是“炼丹炉”。
几乎所有AI领域都离不开深度学习，离不开深度学习框架和相应硬件资源。深度学习框架里面包含着深度学习算法以及算法如何在计算机上调度执行的API库，不仅简化了深度学习开发者的工作量，还释放了硬件计算能力。在所有的深度学习的应用领域，深度学习框架都起到了不可替代的作用。
百度创始人李彦宏就说过，
未来最主要的操作系统软件将不是基于PC，也不是基于手机的操作系统，而是基于人工智能深度学习框架的操作系统，深度学习框架，对上承接各类智能应用，对下主宰AI芯片设计。
可见，深度学习框架对人工智能技术的发展重要性不言而喻。得益于深度学习框架发展初期各家为更好地推动技术发展而造就的开源生态模式，如今深度学习框架是百花齐放，其中全球用户最多的是Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow。
（图片来源于网络）
Google的TensorFlow，可以说是当今十分流行的深度学习框架。Airbnb、DeepMind、Intel、Nvidia、Twitter以及许多其他著名公司都在使用它。
Google自开源TensorFlow起，投入大量的人力、物力、财力，逐步构建了一个AI生态，从基础研究、AI教育再到应用实现，而这个生态的核心就是TensorFlow。
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TensorFlow提供全面的服务，无论是Python、C++、JAVA、Go，甚至是JavaScript、Julia、C#，几乎所有开发者都可以从熟悉的语言入手开始深度学习的旅程。TensorFlow构建了活跃的社区，完善的文档体系，大大降低了学习成本。另外，TensorFlow有很直观的计算图可视化呈现。模型能够快速的部署在各种硬件机器上，从高性能的计算机到移动设备，再到更小的更轻量的智能终端。
而PyTorch是由Facebook于2016年10月推出的深度学习框架。PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，其目标是让设计科学计算算法变得更便捷。
对于TensorFlow,PyTorch一直是追逐者的姿态，PyTorch相对比较新，其社区规模较小，不过其文档更为规整，对学习者更友好。PyTorch也提供了可视化工具tensorboardX，并支持画动态图。对比静态的TensorFlow,PyTorch的动态神经网络能更高效地处理一些问题，譬如对RNN这种需要变化时间长度的网络结构。同时，PyTorch一直宣传其具有效率和速度的优势，以及Python优先的易用性。
目前在研究人员中，深度学习论文Pytorch框架使用比例已从2018年的10%左右，飙升到今年的80%，可见Pytorch在学术界称霸已成定局。
不过，在工业界更注重部署，而Tensorflow的生态更有利于快速部署。以Nvidia支持的TensorRT为例子，与Pytorch相比，英伟达官方不仅是是支持了Tensorflow，而且给出了多种模型的基于TensorRT的多版本模型，除此之外，还给出了不同模型在最常用的嵌入式板子TX2上的算法测试时间。
毫无疑问，深度学习框架已成为人工智能发展的底层基础设施，而在这个领域TensorFlow和PyTorch基本两分天下。
对于人工智能创业者或应用人工智能技术进行数字化、智能化转型升级的企业高管，必须对这两大平台的技术特性有基本认知，要对其各自的优势和劣势了然于胸。至于如何选择应用，还需要企业进一步结合自身技术能力、企业应用环境等多方面进行考量。
只有知已知彼，方能作出正确的战略决策。
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