TensorFlow 和 PyTorch 是两个流行的深度学习框架，它们在设计和使用上有一些区别，下面是一些主要区别：
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计算图的构建方式：TensorFlow 使用静态计算图，用户需要首先定义计算图，然后再执行计算。而 PyTorch 使用动态计算图，用户可以使用 Python 控制流语句来定义计算图，这使得 PyTorch 更加灵活和直观。
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处理张量的方式：在 TensorFlow 中，张量是不可变的，用户需要使用特定的操作来修改张量。而在 PyTorch 中，张量是可变的，用户可以直接修改张量的值，这样更加方便。
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模型部署的方式：TensorFlow 更适合在生产环境中部署模型，它提供了 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite 等工具来帮助用户部署模型。而 PyTorch 更适合用于研究和实验，部署模型相对比较麻烦。
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社区和生态系统：TensorFlow 拥有更大的用户社区和更丰富的生态系统，有更多的教程、示例和工具可供使用。而 PyTorch 虽然发展较晚，但近年来也得到了快速增长，社区和生态系统也在不断扩大。
总的来说，TensorFlow 更适合用于大规模的生产环境，PyTorch 更适合用于研究和实验。用户可以根据自己的需求和偏好选择使用哪个框架。
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