首先PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。如果你熟悉Numpy、Python以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手PyTorch。而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程语言。你写的TensorFlow代码会被Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。
一、全面性
随着PyTorch逐渐成熟，我预计这部分的差距会趋近于零。但目前，TensorFlow还是有一些PyTorch不支持的功能。它们是：
沿维翻转张量（np.flip, np.flipud, np.fliplr）检查无穷与非数值张量（np.is_nan, np.is_inf）快速傅里叶变换（np.fft）
这些TensorFlow都支持。另外，TensorFlow的contrib软件包中，有更多PyTorch没有的高级功能和模型。
二、序列化
两种框架下保存和加载模型都很简单。PyTorch有一个特别简单的API，可以保存模型的所有权重或pickle整个类。TensorFlow的Saver对象也很易用，而且为检查提供了更多的选项。
TensorFlow序列化的主要优点是可以将整个图保存为protocol buffer。包括参数和操作。然而图还能被加载进其他支持的语言（C++、Java）。这对于部署堆栈至关重要。理论上，当你想改动模型源代码但仍希望运行旧模型时非常有用。
PyTorch不仅仅是定义网络结构简单，而且还很直观灵活。静态图的网络定义都是声明式的，而动态图可以随意地调用函数（if，for，list什么的随便用），两者的差距不是一点点。网络的定义在任何框架中都应该是属于最基础最简单的一个内容，即使是接口繁多的tensorflow，通过不断的查文档，新手也能把模型搭起来或者是看懂别人的模型。
三、强大的社区
facebook的FAIR强力支持，FAIR是全球TOP3的AI研究机构。PyTorch论坛，文档，tutorial，一应俱全。FAIR的几位工程师更是全职维护开发，github上PyTorch每天都有许多pull request和讨论。
很难听到有谁说TF好用，最多是诸如谷歌支持，社区强大，文档完善，功能齐全等等。但是PyTorch你只要深度用过一段时间，就会喜欢上它的。很多人自来水安利PyTorch，当然不是facebook给钱，或者是博得多少点击量，真的是因为它太好用了。
四、简洁易懂的代码
一个框架你不懂源码，你就不能完全掌握它的运行原理，像tensorflow的`sess.run`简直就是个黑箱。而PyTorch几乎是我用过框架中源码最易懂的，任何一个操作，不论多么高级复杂，都能轻松地找到它对应tensor操作（Caffe/tinydnn也挺简洁的）
五、自定义扩展
两个框架都可以构建和绑定用C、C++、CUDA编写的自定义扩展。TensorFlow仍然需要更多的样板代码，尽管这对于支持多类型和设备可能更好。在PyTorch中，你只需为每个CPU和GPU编写一个接口和相应的实现。两个框架中编译扩展也是直接记性，并不需要在pip安装的内容之外下载任何头文件或者源代码。TG：li9047
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