深度学习框架是深度学习领域的重要工具，它可以帮助我们更高效地进行模型训练和推理。以下是一些流行的深度学习框架及其简要介绍。
1. TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源深度学习框架，它支持多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。TensorFlow 的灵活性和易用性使其成为了深度学习领域的首选框架之一。
2. PyTorch
PyTorch 是由 Facebook AI 研究团队开发的一个开源深度学习框架，它具有动态计算图和易用性等特点。PyTorch 的简洁语法和直观的界面使其成为了许多研究人员和开发者的首选。
3. Keras
Keras 是一个高级神经网络API，它运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。Keras 提供了一个简洁的接口，使得构建和训练神经网络变得非常容易。
4. Caffe
Caffe 是由伯克利视觉和学习中心开发的一个开源深度学习框架，它主要用于图像识别和视觉任务。Caffe 以其高性能和高效性而闻名。
5. MXNet
MXNet 是由 Apache 软件基金会支持的一个开源深度学习框架，它支持多种编程语言，如 Python、R、Java 等。MXNet 的灵活性和可扩展性使其成为了多语言开发的首选框架。
6. Theano
Theano 是一个开源的Python库，用于定义、优化和评估数学表达式，特别是用于数值计算。虽然Theano在近年来逐渐被其他框架取代，但它仍然是深度学习领域的一个重要组成部分。
以上是当前一些流行的深度学习框架，每个框架都有其独特的特点和优势。希望这些信息能帮助您更好地了解深度学习框架，并选择适合您需求的框架。