TensorFlow vs PyTorch nel 2025: come scegliere il framework giusto
Decidere il framework di deep learning è uno di quelle scelte che possono ridefinire tutte le fasi di un intero progetto. Si tratta di una decisione che tocca la produttività del team, la velocità di prototipazione e la solidità della messa in produzione. Nel 2025, la sfida è ancora tra TensorFlow e PyTorch.
Sono i due framework open-source dominanti per il deep learning e l’intelligenza artificiale. Entrambi forniscono un arsenale di strumenti per costruire, addestrare e distribuire modelli di reti neurali. Eppure, le loro filosofie e i loro ecosistemi nascondono differenze profonde che possono accelerare o rallentare il tuo lavoro.
Questa guida è pensata per te, che sviluppi, progetti e metti in produzione modelli AI. Analizzeremo quale strumento si adatta meglio al tuo stack, alle competenze del team e agli obiettivi del progetto, partendo da come si presentano oggi questi due ecosistemi.
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Che cosa sono TensorFlow e PyTorch?
Prima di tutto, TensorFlow e PyTorch sono i due framework di deep learning open-source più utilizzati e apprezzati. Nello specifico:
- TensorFlow: sviluppato dal Google Brain Team e rilasciato nel 2015, TensorFlow è nato per essere una piattaforma completa, “end-to-end”. È conosciuto per il suo ecosistema robusto e la sua scalabilità, caratteristiche che lo rendono una scelta solida per il deployment a livello aziendale.
- PyTorch: è una libreria di deep learning open-source sviluppata dal Meta AI Research Lab e lanciata nel 2016, basata sulla precedente libreria Torch. Ha conquistato rapidamente un’enorme popolarità, soprattutto nella comunità accademica e di ricerca, grazie a un’interfaccia intuitiva e molto “Pythonic”, (ovvero vicina allo stile di programmazione di Python).
I punti in comune
TensorFlow e PyTorch condividono aspetti fondamentali che rendono le competenze di base ampiamente trasferibili. Se sai come funziona uno, hai già capito molto dell’altro.
- Tensori: entrambi i framework usano i tensori come struttura dati centrale, che puoi immaginare come array multidimensionali. Se si ha familiarità con NumPy, il concetto è molto simile, ma con un’aggiunta fondamentale: la capacità di eseguire calcoli su GPU per accelerare drasticamente le operazioni.
- Differenziazione Automatica: sia TensorFlow, sia PyTorch integrano un sistema di differenziazione automatica (come Autograd in PyTorch). Questo sistema calcola in automatico i gradienti per tutte le variabili del modello, semplificando enormemente il processo di backpropagation ed eliminando una quantità significativa di lavoro manuale.
- Architettura: storicamente i due framework avevano approcci molto diversi, ma con il tempo hanno finito per adottare le migliori feature l’uno dell’altro. TensorFlow 2.0 ha introdotto l’esecuzione dinamica come impostazione predefinita, rendendolo più simile a PyTorch. A sua volta, PyTorch 2.0 ha introdotto torch.compile per la compilazione JIT (Just-In-Time), ottenendo ottimizzazioni simili a quelle dei grafi statici di TensorFlow e riducendo il divario di prestazione.
- Supporto Hardware e scalabilità: entrambi i framework offrono pieno supporto per l’accelerazione tramite CPU e GPU (via CUDA). Inoltre, mettono a disposizione strategie e strumenti per l’addestramento distribuito (come `DDP` in PyTorch e `tf.distribute.Strategy` in TensorFlow), una capacità indispensabile quando si lavora su modelli e dataset di grandi dimensioni.
Le Differenze Chiave
Le differenze tra TensorFlow e PyTorch non sono più così nette come in passato, ma risiedono ancora nell’approccio alla costruzione dei modelli, nella filosofia di sviluppo e, soprattutto, nella maturità dei rispettivi ecosistemi di produzione.
Architettura e filosofia di sviluppo
Il modo in cui “pensi” e scrivi il codice cambia a seconda del framework, e tutto parte da come viene gestito il grafo computazionale.
PyTorch: grafo dinamico e flessibilità
PyTorch utilizza un approccio dinamico, noto come Define-by-Run. In pratica, il grafo delle operazioni viene costruito al volo, istruzione per istruzione, proprio come in un normale script Python. Questo offre due vantaggi enormi:
- Massima flessibilità: è ideale per architetture complesse o che cambiano dinamicamente, come nei modelli NLP che processano testi di lunghezza variabile.
- Debugging intuitivo: è possibile usare i tool di debug standard di Python (come pdb o semplici print()) per ispezionare i tensori in qualsiasi punto del codice, perché le operazioni vengono eseguite immediatamente.
La sua interfaccia è considerata molto “Pythonic” e ricorda da vicino NumPy: per chi già lavora in questo ambiente, la curva di apprendimento è più morbida. Non a caso, domina nella comunità di ricerca, dove viene usato in circa l’80% dei paper accademici. L’altra faccia della medaglia è che spesso è necessario scrivere a mano l’intero ciclo di addestramento, il che comporta più codice boilerplate per le operazioni di routine.
TensorFlow: grafo ibrido e Keras
Le prime versioni di TensorFlow erano famose (e temute) per il loro grafo statico: era infatti necessario definire l’intera architettura del modello prima di poter eseguire qualsiasi operazione. Con TensorFlow 2.x questo è cambiato. L’impostazione predefinita è l’eager execution (dinamica), simile a PyTorch.
La vera potenza, però, sta nel decorator @tf.function. Questo strumento “traccia” il codice Python e lo compila in un grafo statico altamente ottimizzato, pronto per essere eseguito in modo performante o esportato per il deployment. Questo approccio permette un’ottimizzazione e una serializzazione più semplici, specialmente quando si usano hardware dedicati come le TPU di Google.
Dal punto di vista dello sviluppatore, TensorFlow oggi è quasi sinonimo di Keras, la sua API ufficiale di alto livello. Con Keras, comandi come model.compile() e model.fit() astraggono via gran parte del codice boilerplate, rendendo la prototipazione di modelli standard estremamente rapida e accessibile anche ai neofiti.
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Ecosistema e deployment in produzione
Qui storicamente TensorFlow ha sempre avuto una marcia in più, anche se PyTorch ha recuperato terreno velocemente. Per un’azienda, questa è spesso la sezione che conta di più.
TensorFlow
Ancora considerato una “potenza per la produzione” (production powerhouse) grazie a una suite di tool matura e integrata per ogni fase del ciclo di vita di un modello.
- Serving su server: TF Serving è un sistema ad alte prestazioni, scritto in C++, ottimizzato per servire modelli in ambienti di produzione. Supporta versioning, A/B testing e API REST o gRPC.
- Pipeline MLOps: TensorFlow Extended (TFX) è una piattaforma end-to-end per costruire e gestire pipeline di ML complete, dall’acquisizione dei dati al monitoraggio del modello.
- Mobile, Edge e Web: TensorFlow Lite (TFLite) è la soluzione di punta per eseguire modelli su dispositivi mobili (Android, iOS), sistemi embedded (IoT) e persino microcontrollori (TinyML). TensorFlow.js permette di addestrare ed eseguire modelli direttamente nel browser.
- Visualizzazione: TensorBoard è uno strumento di visualizzazione e monitoraggio estremamente completo, considerato superiore alle alternative.
PyTorch
Pur nascendo come framework per la ricerca, PyTorch ha sviluppato un ecosistema di produzione maturo e potente, che lo rende una scelta di primo livello per il deployment moderno, specialmente in ambiti come l’AI generativa.
- Serving su Server: TorchServe, sviluppato in collaborazione con AWS, è la soluzione ufficiale per il model serving. Offre funzionalità simili a TF Serving, come API REST e gestione dei modelli.
- Serializzazione e interoperabilità: la risposta di PyTorch al grafo statico è TorchScript. Si tratta di un compilatore JIT che converte il tuo modello dinamico in una rappresentazione statica, che può essere ottimizzata ed eseguita in ambienti C++ (via LibTorch) senza alcuna dipendenza da Python. Inoltre, PyTorch supporta nativamente l’esportazione in formato ONNX (Open Neural Network Exchange), uno standard aperto che permette di eseguire il modello su svariati runtime esterni ad alte prestazioni.
- Mobile e Edge: l’ecosistema si sta espandendo con ExecuTorch (parte di PyTorch Edge), un runtime ottimizzato per hardware mobile. Inoltre, grazie a AI Edge Torch, ora è possibile eseguire modelli PyTorch utilizzando il runtime di TensorFlow Lite, sfruttando così l’ecosistema TFLite.
| Funzionalità | TensorFlow | PyTorch |
| Server Serving Dedicato | TensorFlow Serving: Molto maturo, in C++ per alta efficienza. | TorchServe: Meno maturo ma in rapida evoluzione. |
| Pipeline MLOps | TFX: Piattaforma end-to-end completa e integrata. | Principalmente tramite integrazioni con tool di terze parti o ONNX. |
| Mobile e Edge | TensorFlow Lite: Leader indiscusso, anche per microcontrollori (TinyML). | ExecuTorch/PyTorch Mobile: In crescita, con possibilità di usare il runtime TFLite. |
| Web Browser | TensorFlow.js: Soluzione nativa e matura. | Richiede la conversione a ONNX o l’uso di TF.js. |
| Serializzazione Modello | Salvataggio come SavedModel e compilazione in grafi statici con @tf.function e XLA. | TorchScript converte i modelli per l’inferenza in C++ senza Python. |
| Visualizzazione | TensorBoard: Integrato, robusto e completo. | Visdom, ma spesso si preferisce integrare TensorBoard. |
Performance a confronto
Le performance dipendono molto dal modello specifico, dall’hardware e dai dettagli di implementazione.
Detto questo, si possono osservare delle tendenze. Alcuni esperimenti specifici hanno riportato che PyTorch è più veloce sia in fase di addestramento sia, soprattutto, in fase di inferenza.
D’altro canto, TensorFlow tende ad essere il framework migliore in scenari su larghissima scala e sull’hardware di Google (TPU), dove le sue ottimizzazioni basate su grafo e l’uso del compilatore XLA (Accelerated Linear Algebra) possono dare un vantaggio significativo.
In generale, la differenza di velocità può essere spesso annullata utilizzando correttamente gli strumenti di ottimizzazione di ciascun framework, come abilitare XLA in TensorFlow o usare torch.compile in PyTorch.
Novità 2025: come si stanno evolvendo i framework?
Il panorama del deep learning non sta mai fermo. Sia PyTorch, sia TensorFlow stanno spingendo su direzioni precise per rafforzare i propri punti di forza e colmare le lacune. Ecco uno sguardo a come si sono evoluti entrambi i framework nel 2025.
PyTorch: Hardware eterogeneo e LLM
PyTorch (versione stabile di riferimento: 2.8.0) continua a investire per migliorare le performance e specializzare il suo ecosistema, con un occhio di riguardo per i Large Language Models (LLM) e l’accelerazione hardware.
- torch.compile: questa funzione compila il codice PyTorch in kernel ottimizzati usando tecnologie come TorchDynamo e TorchInductor, mantenendo l’esperienza di sviluppo dinamica. I miglioramenti recenti includono il supporto al backend CUTLASS e la “compilazione regionale”, che riduce i tempi di avvio per modelli con moduli ripetuti, come i layer Transformer negli LLM.
- Supporto a hardware Non-NVIDIA: PyTorch sta estendendo il suo supporto a un’ampia gamma di dispositivi. La versione 2.8 ha migliorato il supporto per le GPU AMD tramite ROCm e ha introdotto l’inferenza LLM quantizzata ad alte prestazioni nativa su CPU Intel. Si sta muovendo anche in territori di frontiera, con librerie come TorchQuantum che esplorano il machine learning quantistico.
- Deployment Mobile con ExecuTorch: per recuperare terreno su TFLite, Meta ha introdotto ExecuTorch (parte di PyTorch Edge), un nuovo runtime ottimizzato per hardware mobile ed edge. In una mossa strategica, Google ha rilasciato AI Edge Torch, uno strumento che permette ai modelli PyTorch di girare usando il runtime di TensorFlow Lite, aprendo di fatto l’intero ecosistema mobile di TF ai modelli PyTorch.
- Strumenti per LLM: PyTorch continua a migliorare primitive per il training distribuito come FSDP (Fully Sharded Data Parallel) e introduce tecniche di quantizzazione avanzate (come A16W4 su GPU Intel) per ridurre il consumo di memoria e velocizzare l’inferenza dei modelli di grandi dimensioni.
TensorFlow: deployment con LiteRT e Keras 3.0
TensorFlow (versione di riferimento: 2.20.0) si sta concentrando sulla semplificazione della sua architettura e sulla riorganizzazione degli strumenti di deployment, con Keras come protagonista.
- LiteRT sostituisce TensorFlow Lite: la novità più grande del 2025 è sul fronte edge. Il modulo tf.lite sta per essere deprecato e lo sviluppo per l’inferenza on-device si sposta su un nuovo repository indipendente: LiteRT. L’obiettivo è migliorare le performance su NPU (Neural Processing Units) e GPU, fornendo un’interfaccia unificata per le NPU che elimina la necessità di usare compilatori specifici del fornitore. Le nuove API sono disponibili in Kotlin e C++.
- Keras 3.0 diventa agnostico: l’adozione di Keras 3.0 sta ridefinendo il panorama. Il suo design ora supporta nativamente TensorFlow, JAX e PyTorch. Questo significa che è possibile scrivere codice Keras una volta e scegliere di eseguirlo su uno qualsiasi dei tre backend.
- Performance e produzione: TensorFlow continua a puntare sulla combinazione tra usabilità (eager execution) e performance dei grafi compilati tramite @tf.function. Sul fronte MLOps, il suo ecosistema di produzione resta un punto di riferimento, con strumenti maturi come TFX (TensorFlow Extended) per le pipeline end-to-end e TensorFlow Serving per il serving ad alte prestazioni.
L’Alternativa emergente: una nota su JAX
Oltre alla sfida a due tra TensorFlow e PyTorch, un terzo attore si è ritagliato uno spazio importante: JAX, un framework specializzato che spinge al massimo sulle performance e sulla compilazione ottimizzata, soprattutto per il calcolo numerico avanzato e i carichi di lavoro su larga scala.
Sviluppato da Google Research, JAX (acronimo di “Just After eXecution”) adotta un approccio radicalmente diverso basato sulla programmazione funzionale. A differenza del paradigma imperativo e orientato agli oggetti di PyTorch (nn.Module) e TensorFlow (Keras), JAX si basa su tre pilastri:
- Paradigma funzionale: JAX incoraggia l’uso di funzioni pure e dati immutabili. La sua API è progettata per essere estremamente simile a NumPy, ma il workflow è completamente diverso.
- Compilazione JIT con XLA: JAX è un framework “compile-first”. Sfrutta in modo intensivo il compilatore XLA (Accelerated Linear Algebra), lo stesso che TensorFlow usa per le sue ottimizzazioni. Ogni funzione JAX viene compilata Just-In-Time (JIT) in codice macchina ottimizzato per CPU, GPU e, soprattutto, per le TPU (Tensor Processing Units) di Google, dove JAX offre prestazioni di altissimo livello.
- Trasformazioni componibili: la vera magia di JAX risiede nelle sue trasformazioni di funzione, che puoi combinare tra loro.
- grad: per la differenziazione automatica (supporta sia la modalità forward che reverse).
- jit: per la compilazione JIT e l’accelerazione via XLA.
- vmap: per la vettorizzazione automatica, che ti permette di parallelizzare le operazioni senza scrivere loop complessi.
- pmap: per l’esecuzione parallela su dispositivi multipli (multi-GPU o multi-TPU).
L’integrazione più importante di JAX è con Keras 3.0: è possibile scrivere un modello usando la sua API intuitiva e scegliere JAX come backend per l’esecuzione, ottenendo così un notevole boost prestazionale senza dover riscrivere tutto in puro stile funzionale. Questa sinergia rende JAX molto più accessibile.
JAX vede una forte acquisizione in segmenti ad alta intensità di calcolo. È lo strumento preferito da team di ricerca all’avanguardia come DeepMind e Google AI, che lo usano per massimizzare le performance su carichi di lavoro pesanti su TPU.
Il trade-off è chiaro:
- Prestazioni: JAX è progettato per la velocità. In uno studio sulla classificazione di immagini mediche, ad esempio, JAX ha superato PyTorch e TensorFlow (Keras) nell’inferenza su immagini di dimensioni maggiori, dimostrando la sua efficienza (Fonte, link esterno).
- Curva di apprendimento più ripida: richiede familiarità con i concetti della programmazione funzionale. Inoltre, il nucleo di JAX è minimale: per il deep learning vero e proprio, è necessario appoggiarsi a librerie del suo ecosistema come Flax (per le reti neurali) e Optax (per gli ottimizzatori), perché non include un’API ad alto livello per layer o utility per il caricamento dei dati.
La scelta tra PyTorch e TensorFlow nel 2025 è diventata meno una questione di superiorità tecnica assoluta e più una decisione legata al contesto specifico del progetto e del team. La domanda non è “qual è il migliore?”, ma “qual è il migliore per questo task?”.
La vera distinzione oggi si basa più sull’ecosistema e sul tipo di progetto. In definitiva, scegli PyTorch se:
- Lavori su modelli all’avanguardia (es. LLM, AI Generativa) e hai bisogno della massima flessibilità.
- Stai costruendo sistemi di produzione moderni e preferisci un approccio più vicino a Python e al suo ecosistema di librerie.
Scegli TensorFlow se:
- La tua priorità è un ecosistema MLOps end-to-end e ultra-integrato (TFX).
- Il deployment su mobile, web (TF.js) ed edge (LiteRT) è una componente critica e centrale del tuo progetto.
Considera un approccio agnostico con Keras 3.0 se vuoi massima portabilità e preferisci decidere il backend (TF, PyTorch, o JAX) in fase di ottimizzazione, separando lo sviluppo del modello dalla sua esecuzione.
Fonti:
Alawi, Z. B. (2025). A Comparative Survey of PyTorch vs TensorFlow for Deep Learning: Usability, Performance, and Deployment Trade-offs. arXiv preprint arXiv:2508.04035. Disponibile online: https://arxiv.org/pdf/2508.04035
Bećirović, M., Kurtović, A., Smajlović, N., Kapo, M., & Akagić, A. (2025). Performance comparison of medical image classification systems using TensorFlow Keras, PyTorch, and JAX. arXiv preprint arXiv:2507.14587. Disponibile online: https://arxiv.org/pdf/2507.14587
Pan, R., Wang, Z., Wei, Y., Gao, H., Ou, G., Cao, C. C., … & Chen, W. (2022). Towards efficient visual simplification of computational graphs in deep neural networks. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30(7), 3359-3373. Disponibile online: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9999322/
