深度学习框架选择困难症发作：PyTorch还是TensorFlow，到底该梭哈哪个？

实验室同门都默认PyTorch，你跟着大部队走准没错，图像生成这边生态也全。

PyTorch没跑了，HuggingFace都默认它，做生成模型省心一大截。

看到你说师兄们默认PyTorch，这基本就是答案了，科研圈子里生态太重要了，尤其你还要跑扩散模型和Transformer，PyTorch这边HuggingFace和一堆最新论文的官方实现都是现成的，直接clone下来就能改，省下的时间够你多跑好几轮实验了。TensorFlow的Keras虽然上手快，但真到了要动自定义训练循环或者改模型内部结构的时候，那个别扭劲儿谁用谁知道，而且现在TF的新版本也一直在学PyTorch的动态图风格，说明方向已经很明显了。部署那块确实TF Serving很强，但你现在是研究生阶段，又不是去工业界落地项目，先保证能快速产出论文才是正事，真等到需要上线了再学转换也不迟。另外你提到A100，这卡配PyTorch的分布式训练简直不要太顺手，师兄们踩过的坑都帮你填平了，别自己再开一条路去折腾。实践项目的话，建议直接去HuggingFace上找diffusers库的官方教程，里面从DDPM到Stable Diffusion都有一步步的notebook，配合你现有的CNN基础，两周就能跑通一个文生图的小项目，顺便把注意力机制吃透。最后提醒一句，别在框架选择上花太多时间做比较了，这玩意儿跟选对象一样，条件再好不如相处舒服，PyTorch的调试体验和社区氛围会让你后面写代码心情好很多。

PyTorch吧，A100+图像生成这组合，生态和教程都齐了，别在框架上耗时间了。