在当前的深度学习领域中，TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两种框架。Linux下的深度学习使用这两个框架刚刚好，但是在选择框架之前，你需要了解一些基本知识点来判断哪一个框架更适合你的应用场景。

1. 简介

TensorFlow是谷歌公司推出的人工智能框架，它可以在多种操作系统上运行，包括Linux。PyTorch是Facebook推出的一个Python深度学习框架，也可以在Linux上运行。

2. 适用场景

TensorFlow主要适用于大规模的、分布式的、深度学习模型的训练和部署。它的核心优势在于其可伸缩架构，以及便于部署和支持工具的广泛生态系统。

PyTorch则更适合于研究人员和实验室，因为它提供了更简单和灵活的编程界面，更接近于Python编程语言的语法结构。因此，它更易于学习和使用，同时也更适合小规模的深度学习项目开发。

3. 编程界面

TensorFlow使用的是静态计算图的方式，它需要用户先定义好计算图，然后再运行。这一点对于那些需要精细控制计算图的用户非常有用，并且在大规模模型的训练和部署中也更为高效。

而PyTorch使用的是动态计算图的方式，允许用户在运行时动态地修改计算图，这使得代码调试更加容易。同时，PyTorch在学习曲线上也更为平滑，因为它更接近Python编程语言的语法和传统的编程思想。

4. 算法支持

TensorFlow和PyTorch都支持大部分深度学习算法，包括卷积神经网络、递归神经网络和生成对抗网络等。TensorFlow的优势是其拥有众多的预先训练的模型和数据集，这使得它更加适合于大规模的深度学习项目。

PyTorch则更注重于灵活性和可扩展性，用户可以非常方便地使用Python的科学计算库来扩展算法支持。

5. 性能和速度

在处理大规模数据集和模型时，TensorFlow通常具有更高的性能和速度，特别是对于分布式计算任务。同时，TensorFlow也有更好的GPU加速支持，它可以通过TensorFlow-GPU库来充分发挥GPU的计算能力。

PyTorch则更注重于灵活和易于使用，因此在小规模数据集和模型处理中速度更快。同时，PyTorch也能够通过GPU来加速计算，但相比TensorFlow而言，GPU加速的性能可能不同。

6. 生态系统和社区支持

TensorFlow具有非常强大的生态系统和社区支持。谷歌不仅积极开发并维护TensorFlow，还提供了许多优秀的工具和资源，如TensorFlow Hub、TensorBoard、TensorFlow.js等。此外，TensorFlow社区也非常活跃，拥有数千名开发者和贡献者。

PyTorch虽然较新，但也拥有较为活跃的社区和生态系统，Facebook和PyTorch社区也积极开发并维护许多有用的工具和资源，如PyTorch Hub、TorchScript、TorchServe等。

结论

以上是TensorFlow和PyTorch两种框架的基本对比和评价。在Linux下的深度学习中，你需要选择一个适合你应用场景的框架。如果你是运行大规模、分布式的深度学习任务，TensorFlow可能更适合你。如果你是研究人员或实验室，需要一个灵活、易于使用的框架，那么PyTorch是更好的选择。