摘要：

深度学习在最近几年来的发展中成了人工智能领域的重要组成部份。选择适合的深度学习框架对展开高效的机器学习和深度学习项目相当重要。在2023年，选择PyTorch或者TensorFlow成了商业层面上的一个重要问题。本文将对这两个框架进行对照，并重点关注OpenAI baselines和PyTorch在强化学习领域的利用。

1. PyTorch的发展与特点

• PyTorch是一个由Facebook开发的开源深度学习框架，自2016年发布以来遭到了广泛的关注和利用。
• PyTorch具有简洁的API和动态计算图的特点，使得它在模型开发和调试方面更加灵活和便捷。
• 2019年，PyTorch发布了PyTorch Mobile，旨在为Android、iOS和Linux创建优化机器学习模型的端到端工作流程。
• 2023年末发布的PyTorch Live基于Mobile，使用JavaScript和React Native实现了在移动装备上实时运行PyTorch模型的功能。

2. TensorFlow的发展与特点

• TensorFlow是由Google开发和保护的深度学习框架，自2015年发布以来成为深度学习领域的主流框架之一。
• TensorFlow具有静态计算图的特点，使得它在散布式训练和部署方面更加强大和稳定。
• OpenAI在2023年对PyTorch的使用进行了内部标准化，但是对强化学习的baselines资源库依然是使用TensorFlow实现的。

3. OpenAI baselines与PyTorch

• OpenAI baselines是一个非常优秀的强化学习库，由多人长时间编写，性能良好、功能齐全。
• OpenAI baselines在2018年基于TensorFlow实现了一系列强化学习算法，为开发者提供了可靠的算法实现。
• 但是，对初学者来讲，OpenAI baselines的代码可能较难理解，这是一个相对不足的地方。
• 而PyTorch作为一个灵活、易用的深度学习框架，也能够很好地支持强化学习算法的实现。

综上所述，选择PyTorch或者TensorFlow取决于具体的业务需求和开发团队的偏好。对强化学习领域的开发者来讲，OpenAI baselines提供了基于TensorFlow的稳定实现。同时，PyTorch作为一个快速发展的深度学习框架，也在强化学习领域有着广泛的利用。根据项目的需求和团队的实际情况，选择合适的框架将能够更好地支持深度学习项目的开发和实行。