在静态计算图中，用户先定义整个计算图的结构，然后再将数据输入到计算图中进行计算。这种方式下，计算图的结构在运行时是固定的，只有数据在计算图中流动。
而在动态计算图中，计算图的结构是在运行时动态构建的。用户可以在每次计算时动态地定义计算图的结构，这样更加灵活和自由。动态计算图使得用户可以更容易地使用控制流结构，例如循环和条件语句，以及动态修改计算图的结构。
总的来说，动态计算图更加灵活和方便，但也可能会牺牲一些性能上的优势，而静态计算图则更加高效和稳定。TensorFlow采用的是静态计算图，而PyTorch采用的是动态计算图。
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