Чем отличаются динамические тензоры от статических в PyTorch?

Возможно, имелись в виду динамические и статические вычислительные графы в библиотеке PyTorch. kpfu.ru

Статические графы определяются заранее, сразу и окончательно, как, например, в TensorFlow, Caffe2 или MXNet. habr.com

Динамические графы, в отличие от статических, не требуют компиляции перед каждым выполнением. kpfu.ru В PyTorch при каждом вызове слоёв в модели определяется новый динамический расчётный граф. habr.com Библиотека сама записывает поток данных, идущих через программу, и связывает вызовы функций (узлы) вместе (посредством рёбер) в расчётный граф. habr.com

Такой подход даёт максимальную гибкость и расширяемость, позволяет использовать в вычислениях все возможности используемого языка программирования и не ограничивает пользователя ничем. habr.com