这问题没有绝对的答案，因为选择哪个框架更好用取决于个人的需求和偏好。以下是一些对比：
API设计：PyTorch具有更直观和简洁的API设计，更容易入门和使用。而TensorFlow则更加庞大和复杂，有更多的功能和灵活性。
静态计算图 vs 动态计算图：TensorFlow使用静态计算图，需要先定义计算图再执行，适合静态场景。而PyTorch使用动态计算图，可以动态构建和修改计算图，适合动态场景。
社区支持：TensorFlow有更大更活跃的社区支持，有更多的教程、文档和资源。而PyTorch也有不错的社区支持，但相对较小。
部署和生产环境：TensorFlow在部署和生产环境中更稳定和成熟，有更好的性能和可扩展性。PyTorch在这方面还有一些不足。
总的来说，如果你是初学者或者偏向于研究和实验性工作，PyTorch可能更适合你；如果你是专业人士或者需要部署到生产环境中，TensorFlow可能更适合你。最好的方法是尝试两个框架，根据自己的需求和偏好选择更适合自己的。
