tensorflow和pytorch哪个好用

TensorFlow：

1. TensorFlow有更广泛的应用领域，包括自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。

2. TensorFlow拥有更完善的生态系统，包括TensorBoard、TensorFlow Serving等工具和库。

3. TensorFlow支持更多的平台和语言，包括Python、C++、Java等。

4. TensorFlow具有更好的分布式计算支持。

PyTorch：

1. PyTorch拥有更简洁、易于使用的API，更容易上手。

2. PyTorch支持动态计算图，使得调试和可视化更加方便。

3. PyTorch在处理动态图像和自然语言处理任务时更加方便。

4. PyTorch有更活跃的社区，更新更快，有更多的最新研究成果。

因此，选择使用哪个框架取决于个人偏好和具体的应用场景。TensorFlow适合需要更多工程化支持和跨平台部署的项目，而PyTorch适合需要更灵活性和易用性的研究项目。