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TensorFlow vs PyTorch nel 2025: come scegliere il framework giusto

Scegliere il framework di deep learning è una decisione che può ridefinire tutte le fasi di un progetto AI. Influisce sulla produttività del team, sulla velocità di prototipazione e sulla solidità della messa in produzione.

Nel 2025, la sfida rimane principalmente tra TensorFlow e PyTorch.

Si tratta dei due framework open-source dominanti per il deep learning e l’intelligenza artificiale. Entrambi offrono un arsenale di strumenti per costruire, addestrare e distribuire modelli di reti neurali. Tuttavia, le loro filosofie e i rispettivi ecosistemi presentano differenze significative che possono accelerare (o rallentare) il lavoro di un team.

Questa guida è pensata per chi sviluppa, progetta e porta in produzione modelli AI. Analizziamo quale framework si adatta meglio allo stack, alle competenze e agli obiettivi del progetto, partendo da come si presentano oggi i due ecosistemi.

Che cosa sono TensorFlow e PyTorch

Prima di tutto, TensorFlow e PyTorch sono i framework di deep learning open-source più utilizzati e apprezzati.

1. TensorFlow

Sviluppato dal Google Brain Team e rilasciato nel 2015, TensorFlow è nato come piattaforma end-to-end, completa e scalabile. È conosciuto per il suo ecosistema robusto e la capacità di operare su larga scala, caratteristiche che lo rendono una scelta solida per il deployment a livello aziendale.

2. PyTorch

PyTorch è una libreria open-source sviluppata dal Meta AI Research Lab e lanciata nel 2016, derivata dalla precedente libreria Torch. Ha rapidamente conquistato la comunità accademica e di ricerca grazie a un’interfaccia intuitiva e “Pythonic”, cioè coerente con lo stile naturale di programmazione in Python.

I punti in comune

TensorFlow e PyTorch condividono una base concettuale simile, che rende le competenze ampiamente trasferibili tra i due framework. Se si conosce uno, si ha già una solida base per usare l’altro.

• Tensori: entrambi utilizzano i tensori come struttura dati principale, simili ad array multidimensionali. Chi ha familiarità con NumPy troverà un ambiente familiare, ma con un vantaggio fondamentale: la possibilità di eseguire calcoli su GPU per accelerare drasticamente le operazioni.
• Differenziazione automatica: sia TensorFlow che PyTorch integrano sistemi di differenziazione automatica (come Autograd in PyTorch). Questi meccanismi calcolano automaticamente i gradienti per le variabili del modello, semplificando la backpropagation e riducendo il lavoro manuale.
• Architettura: storicamente i due framework avevano approcci molto diversi, ma nel tempo hanno adottato le migliori caratteristiche l’uno dell’altro. TensorFlow 2.0 ha introdotto l’esecuzione dinamica come impostazione predefinita, mentre PyTorch 2.0 ha implementato la compilazione JIT (Just-In-Time) tramite torch.compile, riducendo il divario prestazionale.
• Supporto hardware e scalabilità: entrambi offrono pieno supporto per CPU e GPU (tramite CUDA) e strumenti per l’addestramento distribuito, come DDP in PyTorch e tf.distribute.Strategy in TensorFlow, fondamentali per gestire modelli e dataset di grandi dimensioni.

Le differenze chiave

Le differenze tra TensorFlow e PyTorch non sono più così marcate come in passato, ma restano evidenti nella filosofia di sviluppo, nella struttura del grafo computazionale e nella maturità dei rispettivi ecosistemi di produzione.

PyTorch: grafo dinamico e flessibilità

PyTorch utilizza un approccio dinamico, chiamato define-by-run. In pratica, il grafo delle operazioni viene costruito durante l’esecuzione, istruzione per istruzione, come in un normale script Python.

Questo approccio garantisce due vantaggi principali:

1. Flessibilità: ideale per architetture complesse o dinamiche, come i modelli NLP che gestiscono sequenze di lunghezza variabile.
2. Debugging intuitivo: è possibile usare i tool standard di Python (come pdb o semplici print()) per ispezionare i tensori in qualsiasi punto del codice, poiché le operazioni vengono eseguite immediatamente.

L’interfaccia è considerata molto “Pythonic”, vicina alla logica di NumPy, e questo rende la curva di apprendimento più morbida per chi proviene da ambienti scientifici o accademici. Non sorprende quindi che PyTorch sia oggi usato in circa l’80% delle pubblicazioni accademiche (Papers with Code, 2025). Lo svantaggio è che spesso richiede la scrittura manuale del ciclo di addestramento, comportando più codice di routine per operazioni ripetitive.

TensorFlow: grafo ibrido e Keras

Le prime versioni di TensorFlow si basavano su un grafo statico, che imponeva di definire l’intera architettura del modello prima dell’esecuzione. Con TensorFlow 2.x, l’impostazione predefinita è diventata l’eager execution, molto più simile all’approccio dinamico di PyTorch.

La vera potenza di TensorFlow oggi risiede nel decorator @tf.function, che “traccia” il codice Python e lo compila in un grafo statico altamente ottimizzato. Questo consente performance elevate e facilita la serializzazione dei modelli, un vantaggio importante per il deployment su hardware dedicato come le TPU di Google.

Dal punto di vista dello sviluppatore, TensorFlow è ormai strettamente associato a Keras, la sua API ufficiale di alto livello.

Con comandi come model.compile() e model.fit(), Keras riduce drasticamente il codice boilerplate, accelerando la prototipazione e rendendo più accessibile l’addestramento di modelli standard anche ai meno esperti.

Ecosistema e deployment in produzione

Quando si parla di produzione, TensorFlow ha storicamente mantenuto un vantaggio competitivo, grazie a un ecosistema completo e strumenti nativamente orientati al ciclo di vita del machine learning. Negli ultimi anni, tuttavia, PyTorch ha colmato gran parte del divario, affermandosi anche in ambienti enterprise e nell’AI generativa.

Per un’azienda, è spesso questa la sezione che fa davvero la differenza.

TensorFlow: la potenza della produzione

TensorFlow è ancora considerato una vera e propria production powerhouse, grazie a un set di strumenti maturi e perfettamente integrati per ogni fase, dallo sviluppo all’operatività in ambienti distribuiti.

• Serving su server:
• TensorFlow Serving è un sistema di serving ad alte prestazioni scritto in C++, progettato per ambienti di produzione. Supporta versioning, A/B testing e offre API REST o gRPC.
• Pipeline MLOps:
• TensorFlow Extended (TFX) è una piattaforma end-to-end per la gestione completa del ciclo di vita di un modello: dall’acquisizione dei dati, alla validazione, al monitoraggio delle prestazioni post-deployment.
• Mobile, Edge e Web:
• TensorFlow Lite (TFLite) è la soluzione di riferimento per l’inferenza su dispositivi mobili (Android, iOS), sistemi embedded (IoT) e microcontrollori (TinyML).
• Per il web, TensorFlow.js permette di addestrare ed eseguire modelli direttamente nel browser, ampliando la portata dell’AI lato client.
• Visualizzazione e monitoraggio:
• TensorBoard rimane uno standard de facto per la visualizzazione di metriche, grafi e performance durante il training e l’inferenza, grazie a un’interfaccia intuitiva e una profonda integrazione con l’ecosistema TensorFlow.

PyTorch: maturità e flessibilità in crescita

Nato come framework orientato alla ricerca, PyTorch ha evoluto rapidamente il suo ecosistema per la produzione, diventando oggi una piattaforma di riferimento per deployment moderni e scalabili, in particolare nel campo dell’AI generativa e dei Large Language Models (LLM).

• Serving su server:
• TorchServe, sviluppato in collaborazione con AWS, è la soluzione ufficiale di serving per PyTorch. Supporta API REST, gestione versioni e modelli multipli, con una curva di integrazione sempre più simile a quella di TensorFlow Serving.
• Serializzazione e interoperabilità:
• TorchScript è il compilatore JIT che converte un modello dinamico in una rappresentazione statica ottimizzata, eseguibile in C++ tramite LibTorch, senza dipendenze da Python.
• PyTorch supporta inoltre l’esportazione in ONNX (Open Neural Network Exchange), standard aperto che garantisce compatibilità con numerosi runtime ad alte prestazioni.
• Mobile e Edge:
• L’ecosistema PyTorch Edge include ExecuTorch, un runtime ottimizzato per hardware mobile, e AI Edge Torch, che permette di eseguire modelli PyTorch sul runtime di TensorFlow Lite, sfruttando l’intero ecosistema TFLite.

Performance a confronto

Le performance effettive dipendono fortemente dal modello, dall’hardware e dal tipo di ottimizzazione applicata.

Tendenzialmente PyTorch mostra una maggiore velocità in fase di addestramento e inferenza, grazie a ottimizzazioni più recenti in torch.compile. TensorFlow, d’altra parte, eccelle in scenari di larga scala e su hardware Google (TPU), dove l’uso del compilatore XLA (Accelerated Linear Algebra) garantisce vantaggi significativi.

In generale, la differenza di velocità tende a ridursi attivando gli strumenti di ottimizzazione di ciascun framework: torch.compile in PyTorch e tf.function + XLA in TensorFlow.

Novità 2025: come si stanno evolvendo i framework

Il panorama del deep learning non è mai statico. Nel 2025, PyTorch e TensorFlow continuano a spingere in direzioni distinte, consolidando i rispettivi punti di forza e riducendo le aree di debolezza.

L’obiettivo comune è chiaro: semplificare l’esperienza di sviluppo, aumentare la portabilità tra ambienti e massimizzare l’efficienza dei modelli su hardware sempre più eterogeneo.

PyTorch: ottimizzazione per LLM e hardware eterogeneo

Con la versione 2.8.0, PyTorch ha accelerato l’evoluzione verso un ecosistema orientato alle prestazioni e alla flessibilità hardware, con particolare attenzione ai Large Language Models (LLM).

• torch.compile migliorato
• La funzione torch.compile converte il codice PyTorch in kernel ottimizzati tramite tecnologie come TorchDynamo e TorchInductor, mantenendo la natura dinamica del linguaggio.
• Le versioni più recenti introducono il supporto al backend CUTLASS e la compilazione regionale, che riduce sensibilmente i tempi di avvio nei modelli ripetitivi (come i Transformer).
• Supporto multi-hardware
• PyTorch amplia il supporto a GPU non NVIDIA e all’inferenza quantizzata su CPU Intel.
• Il backend ROCm per GPU AMD è ora stabile, e sono in corso estensioni verso nuovi target, inclusi NPU e persino i primi esperimenti di machine learning quantistico con la libreria TorchQuantum.
• Deployment mobile con ExecuTorch
• Lanciato da Meta, ExecuTorch rappresenta il cuore del progetto PyTorch Edge, un runtime ottimizzato per mobile e dispositivi embedded.
• Grazie all’integrazione con AI Edge Torch, oggi è possibile eseguire modelli PyTorch anche tramite il runtime di TensorFlow Lite, sfruttando l’intero ecosistema di strumenti e ottimizzazioni TFLite.
• Strumenti per LLM e addestramento distribuito
• PyTorch continua a potenziare strumenti chiave come FSDP (Fully Sharded Data Parallel) per l’addestramento distribuito e nuove tecniche di quantizzazione avanzata (es. A16W4 su GPU Intel), che riducono l’uso di memoria e velocizzano l’inferenza.

PyTorch 2.8 punta a diventare più efficiente, più aperto e più portabile, mantenendo la flessibilità che lo ha reso lo standard de facto nella ricerca.

TensorFlow: unificare deployment e semplicità con LiteRT e Keras 3.0

La versione 2.20.0 di TensorFlow riflette una strategia di consolidamento: ridurre la complessità, semplificare il deployment e rendere Keras il punto d’ingresso universale del framework.

LiteRT: il nuovo standard per l’edge

Nel 2025, LiteRT sostituisce progressivamente TensorFlow Lite come framework principale per l’inferenza su dispositivi mobili e edge. L’obiettivo è fornire un’interfaccia unificata per le NPU (Neural Processing Units) e migliorare la compatibilità multipiattaforma, eliminando la necessità di compilatori specifici per ogni vendor. LiteRT introduce nuove API in Kotlin e C++, con prestazioni superiori su GPU e NPU.

Keras 3.0: backend agnostico

La nuova generazione di Keras rappresenta un cambio di paradigma. È ora multi-backend, con supporto nativo per TensorFlow, JAX e PyTorch. Gli sviluppatori possono definire i modelli una sola volta e decidere in fase di esecuzione quale backend utilizzare, aumentando la portabilità e la flessibilità del codice.

Performance e MLOps

TensorFlow mantiene il suo vantaggio nell’integrazione tra usabilità e prestazioni. L’approccio ibrido (eager execution per la prototipazione, @tf.function per la compilazione) consente di passare dal test alla produzione in modo fluido. Sul fronte operativo, strumenti come TFX (TensorFlow Extended) e TensorFlow Serving restano tra le soluzioni più complete per pipeline ML e inferenza su larga scala.

TensorFlow evolve verso un modello più modulare e interoperabile, con l’obiettivo di restare il riferimento per la produzione industriale e l’AI integrata nei prodotti.

L’alternativa emergente: JAX

Accanto ai due grandi player, si è affermato un terzo framework sempre più rilevante: JAX, sviluppato da Google Research. JAX punta sulla compilazione ottimizzata e la programmazione funzionale, diventando la scelta privilegiata per ricerca ad alte prestazioni e workload scientifici su TPU.

Caratteristiche chiave

1. Paradigma funzionale:JAX adotta un approccio basato su funzioni pure e dati immutabili, con un’API simile a NumPy ma fondata su concetti di composizione funzionale.
2. Compilazione JIT con XLA: Ogni funzione viene compilata Just-In-Time in codice macchina ottimizzato, sfruttando il compilatore XLA (lo stesso usato da TensorFlow). Questo approccio garantisce efficienza eccezionale su CPU, GPU e soprattutto TPU, dove JAX è attualmente il framework più performante.
3. Trasformazioni componibili: Le funzioni chiave come grad, jit, vmap e pmap permettono di comporre in modo modulare ottimizzazioni come la differenziazione automatica, la vettorizzazione e il parallelismo multi-device.

Integrazione con Keras 3.0

L’introduzione di Keras 3.0 ha reso JAX molto più accessibile.

Ora è possibile definire un modello in Keras e usare JAX come backend, ottenendo un incremento prestazionale significativo senza dover riscrivere il codice in stile puramente funzionale.

JAX è oggi il framework di riferimento per team di ricerca di alto profilo come DeepMind e Google AI, che lo utilizzano per training su larga scala su TPU.

Secondo test interni (Google Research, 2024), JAX supera PyTorch e TensorFlow in inferenza su immagini ad alta risoluzione, mantenendo un’ottima efficienza in batch computation.

Il trade-off resta nella curva di apprendimento, più ripida rispetto a TensorFlow o PyTorch, e nella necessità di usare librerie aggiuntive come Flax (per le reti neurali) e Optax (per gli ottimizzatori).

Nel 2025, la domanda non è più “qual è il migliore framework di deep learning?”, ma piuttosto “qual è il migliore per il mio progetto e per il mio team?”.

Le differenze tecniche tra TensorFlow e PyTorch si sono ormai ridotte al minimo: la vera discriminante è diventata strategica, legata al contesto d’uso, alla composizione del team e alla maturità operativa del progetto.

PyTorch continua a essere la scelta ideale per chi lavora su modelli all’avanguardia come i Large Language Models o l’AI generativa e ha bisogno della massima flessibilità nello sviluppo e nel debugging. Il suo approccio più “Pythonic”, vicino alla logica e agli strumenti dell’ecosistema open-source, favorisce un flusso di lavoro rapido e sperimentale, ideale nei contesti di ricerca o di innovazione spinta.

TensorFlow, invece, resta il riferimento per chi punta a una pipeline MLOps completa e integrata, con strumenti nativi per la produzione, il monitoraggio e il deployment su larga scala. È la scelta naturale per progetti che coinvolgono mobile, web o edge computing, ambiti in cui soluzioni come LiteRT e TensorFlow.js mantengono un netto vantaggio in termini di maturità e compatibilità.

Infine, con l’arrivo di Keras 3.0, il panorama si è aperto a un approccio più agnostico: oggi è possibile sviluppare un modello una sola volta e scegliere in un secondo momento se eseguirlo su TensorFlow, PyTorch o JAX.

Questa separazione tra sviluppo e backend consente ai team di concentrarsi sulla logica del modello, lasciando libertà di ottimizzare successivamente per prestazioni, infrastruttura o disponibilità hardware.

Fonti

• Google AI Blog. (2025, maggio). TensorFlow 2.20 and the introduction of LiteRT. Google Research. https://blog.google
• Google Research. (2024, ottobre). JAX performance benchmarks. https://research.google
• Meta AI Research. (2025, aprile). PyTorch 2.8 release notes. https://pytorch.org
• Papers With Code. (2025, gennaio). Framework adoption statistics. https://paperswithcode.com
• Stack Overflow. (2024, dicembre). Stack Overflow Developer Survey 2024: AI & ML frameworks usage trends.https://survey.stackoverflow.co

Autore: Martina Pegoraro