Почему сейчас чаще используется PyTorch вместо TensorFlow?

PyTorch стал популярнее TensorFlow по нескольким причинам:

• Динамическая вычислительная графика (define-by-run): PyTorch строит граф вычислений во время выполнения, что упрощает отладку и разработку моделей.
• Простота и удобство: API PyTorch более интуитивен и ближе к стандартному Python, что облегчает обучение и использование.
• Активное сообщество и поддержка исследователей: Многие исследователи предпочитают PyTorch для экспериментов, что стимулирует развитие экосистемы.
• Интеграция с Python: PyTorch лучше интегрируется с Python-инструментами и библиотеками.

TensorFlow изначально использовал статический граф, что усложняло отладку, хотя в новых версиях (TensorFlow 2.x) появилась поддержка динамического графа (eager execution). Тем не менее, PyTorch сохраняет репутацию более гибкого и удобного инструмента для исследований и прототипирования.