根據 2025 年最新的學術動態和行業報告，PyTorch 在 AI 論文中的使用比例已占據絕對主導地位，而 TensorFlow 的占比持續下降。以下是基于多個權威來源的綜合分析：
一、頂級會議中的框架分布
在 NeurIPS、ICML、CVPR 等頂級學術會議中，PyTorch 的使用率已超過 80%，尤其在計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）領域優勢顯著。例如：
- CVPR 2025：超過 69% 的論文選擇 PyTorch，而 TensorFlow 的比例不足 10%。在視覺生成、3D 重建等復雜任務中，PyTorch 的動態圖特性和生態工具（如 TorchVision）成為首選。
- NeurIPS 2025：最新統計顯示，超過 80% 的論文使用 PyTorch 實現模型，尤其是在大模型訓練和分布式訓練場景中，PyTorch 的 DistributedDataParallel（DDP）機制成為主流。
- ICML 2025：盡管理論性較強的論文仍有部分使用 TensorFlow，但 PyTorch 在應用研究中的占比已超過 75%，尤其在時序建模和強化學習領域表現突出。
二、框架選擇的核心驅動因素
- 動態圖與開發效率
PyTorch 的動態圖設計允許研究者在訓練過程中實時調試和修改模型，顯著降低了實驗成本。例如，在擴散模型、Transformer 等復雜架構中，PyTorch 的代碼可讀性和靈活性遠超 TensorFlow。而 TensorFlow 的靜態圖雖然在部署時性能更優，但開發階段的調試難度較高，尤其不適合快速迭代的學術研究。
- 生態工具與社區支持
PyTorch 的生態工具鏈（如 Hugging Face Transformers、Detectron2）覆蓋了從數據處理到模型部署的全流程，且社區活躍度極高。例如，90% 以上的預訓練模型（如 Llama、Mistral）優先發布 PyTorch 版本。相比之下，TensorFlow 的 Keras API 雖然簡化了模型構建，但生態碎片化問題仍未完全解決。
- 硬件適配與性能優化
PyTorch 在 GPU 和 TPU 上的性能表現已與 TensorFlow 接近，尤其在多卡訓練中，PyTorch 的 DDP 機制效率更高。例如，在 ResNet-50 訓練中，PyTorch 的迭代速度比 TensorFlow 快約 25%。此外，PyTorch 對新硬件（如蘋果 M 系列芯片）的支持更為及時，進一步鞏固了其學術地位。
三、行業趨勢與例外場景
- 工業界的分化
在工業界，TensorFlow 仍憑借成熟的部署工具（如 TensorFlow Lite、TensorFlow Serving）占據一定市場份額，尤其在移動端和嵌入式設備中應用廣泛。但 2025 年數據顯示，PyTorch 在工業界的新項目啟動比例已達到 68%，首次超過 TensorFlow。
- 新興框架的沖擊
JAX、MindSpore 等框架在特定領域（如自動微分、端側推理）開始嶄露頭角，但市場份額仍不足 5%。例如，JAX 在 TPU 上的性能優勢吸引了部分研究者，但整體生態仍不及 PyTorch。
- 方法論差異的影響
理論性較強的論文（如優化算法、概率圖模型）可能仍偏好 TensorFlow，因其靜態圖特性更適合數學推導。但這類論文在整體學術產出中的占比已不足 10%。
四、未來展望
隨著 PyTorch 2.0 引入
torch.compile和 Transformer API，其性能和易用性進一步提升，預計 2026 年學術論文中的使用率將突破 85%。而 TensorFlow 可能轉向更垂直的工業場景，如邊緣計算和 AIoT 領域。此外，ONNX 和 Keras 3.0 的多后端支持（兼容 PyTorch、TensorFlow、JAX）可能緩解框架之爭，但短期內 PyTorch 的主導地位難以撼動。五、數據參考
- NeurIPS 2025：PyTorch 82% vs TensorFlow 12%
- CVPR 2025：PyTorch 69% vs TensorFlow 9%
- 工業界新項目：PyTorch 68% vs TensorFlow 32%
- arXiv 論文提及量：PyTorch 占比 65%，TensorFlow 占比 28%
（注：以上數據綜合自 CSDN、ZOL、學術會議官網及行業報告，具體比例可能因子領域和數據集差異略有波動。）
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