1. 动态图 vs 静态图：PyTorch使用动态图，这意味着在构建计算图时可以即时进行调试和修改。而TensorFlow使用静态图，需要先定义计算图，然后再执行。动态图可以更容易地进行调试和实验，但静态图在一些情况下可能更高效。
2. API设计：PyTorch的API设计更符合Pythonic风格，更容易上手和使用。TensorFlow的API设计更加模块化和复杂，有一定的学习曲线。
3. 社区支持：TensorFlow是由Google开发并维护，有着庞大的社区支持和资源。PyTorch是由Facebook开发，并且在学术界和研究领域中更受欢迎。
4. 部署：TensorFlow在生产环境中有更好的部署支持和性能优化。PyTorch在研究和实验阶段更受欢迎。
总的来说，选择PyTorch还是TensorFlow取决于个人偏好、项目需求以及开发团队的经验和技术栈。两者都是强大的深度学习框架，都可以用于构建高效的机器学习模型。
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import torch
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集<...
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pip install matplotli...
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首先，确保...
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首先，确保已经...
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