深度强化学习（DRL）作为机器学习的热门方向，PyTorch 和 TensorFlow 是两大主流框架。它们在灵活性、性能、社区支持等方面各有特点，适合不同场景的开发者选择。
📌 核心区别对比
| 特性 | PyTorch | TensorFlow |
|---|---|---|
| 动态计算图 | ✅ 支持动态计算图（Pythonic） | ❌ 静态计算图（需预定义） |
| 易用性 | 📈 更适合快速原型开发 | 📈 需更多配置，但稳定性更高 |
| 可视化工具 | 📊 TensorBoard 支持（需额外安装） | 📊 自带 TensorBoard 且集成更完善 |
| 社区活跃度 | 🌐 GitHub 星标：132k+ | 🌐 GitHub 星标：75k+ |
| DRL 应用场景 | 📈 适合研究型项目与自定义算法 | 📈 适合工业级部署与大规模训练 |
📚 选择建议
- 优先 PyTorch：如果你需要动态调试、研究新算法或偏好 Pythonic 风格
- 优先 TensorFlow：如果你追求生产环境的稳定性、需要分布式训练或偏好 Keras API
🌐 扩展阅读
如需深入了解 DRL 实战案例，可参考：
深度强化学习实战指南
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