深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络来处理复杂的数据。以下是一些流行的深度学习框架：
- TensorFlow：由Google开发，是最流行的深度学习框架之一。它提供了丰富的API和工具，支持各种深度学习模型。
- PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图和易用性而受到许多研究者和开发者的喜爱。
- Keras：一个高级神经网络API，可以在TensorFlow和Theano上运行。它以简洁的API和模块化设计著称。
想要了解更多深度学习框架的信息，可以访问深度学习框架比较页面。
优点与局限性
每个框架都有其独特的优点和局限性：
- TensorFlow：强大的生态系统和社区支持，适合大型项目和复杂模型。
- PyTorch：动态计算图，易于调试和实验。
- Keras：简洁的API，适合快速原型设计。
选择框架的建议
选择深度学习框架时，应考虑以下因素：
- 项目需求：项目规模、性能要求、资源限制等。
- 个人技能：熟悉的技术栈和编程语言。
- 社区支持：活跃的社区和丰富的资源。
