列出两个程序并进行化工具软件框架并简要说明每个工具得作用

PyTorch PyTorch是一个开源的机器学习框架，用于构建深度学习模型。它提供了丰富的神经网络模块和优化算法，可以灵活地进行模型的定义、训练和推断。PyTorch具有动态计算图的特性，使得使用者可以方便地进行模型的调试和优化。此外，PyTorch还提供了丰富的工具和库，用于数据预处理、可视化和模型部署等任务。
TensorFlow TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它支持各种深度学习模型的构建和训练，提供了高效的数值计算库和自动求导功能。TensorFlow具有静态计算图的特性，可以在定义阶段构建计算图，在执行阶段进行计算。它提供了丰富的工具和库，用于模型的可视化、分布式训练和模型部署等任务。

这两个工具都是用于构建和训练深度学习模型的框架，提供了丰富的功能和工具，方便用户进行模型的定义、训练和推断。它们具有不同的计算图类型（动态计算图和静态计算图），适用于不同的应用场景和用户需求。用户可以根据自己的喜好和需求选择使用其中的一个工具来开发和优化机器学习模型。