這問題沒有絕對的答案，因為選擇哪個框架更好用取決于個人的需求和偏好。以下是一些對比：
API設計：PyTorch具有更直觀和簡潔的API設計，更容易入門和使用。而TensorFlow則更加龐大和復雜，有更多的功能和靈活性。
靜態計算圖 vs 動態計算圖：TensorFlow使用靜態計算圖，需要先定義計算圖再執行，適合靜態場景。而PyTorch使用動態計算圖，可以動態構建和修改計算圖，適合動態場景。
社區支持：TensorFlow有更大更活躍的社區支持，有更多的教程、文檔和資源。而PyTorch也有不錯的社區支持，但相對較小。
部署和生產環境：TensorFlow在部署和生產環境中更穩定和成熟，有更好的性能和可擴展性。PyTorch在這方面還有一些不足。
總的來說，如果你是初學者或者偏向于研究和實驗性工作，PyTorch可能更適合你；如果你是專業人士或者需要部署到生產環境中，TensorFlow可能更適合你。最好的方法是嘗試兩個框架，根據自己的需求和偏好選擇更適合自己的。
