深度学习框架是构建和训练神经网络的核心工具，以下为常用框架及其特点：

主流框架一览 🌐

  • TensorFlow
    TensorFlow

    由Google开发，适合生产级应用与分布式计算，文档丰富。
  • PyTorch
    PyTorch

    Facebook开源，动态计算图设计更灵活，广泛用于研究场景。
  • Keras
    Keras

    基于TensorFlow的高层API，简化模型搭建流程，适合入门学习。
  • MXNet
    MXNet

    跨平台支持，适合需要多语言调用的项目，社区活跃。
  • Caffe
    Caffe

    以图像识别为主，模块化设计便于快速实验。
  • Torch
    Torch

    Lua语言的深度学习框架，适合需要高性能计算的场景。
  • Theano
    Theano

    虽已停止维护，但仍是理解深度学习底层原理的经典工具。

框架选择指南 ✅

需求 推荐框架
生产环境部署 TensorFlow
研究与快速迭代 PyTorch
简化模型开发 Keras
跨平台支持 MXNet
图像识别任务 Caffe
高性能计算 Torch

扩展学习 🚀

欲深入了解各框架实战应用，可访问深度学习教程专区获取代码示例与项目实践指南。