深度学习框架概述
深度学习框架是用于实现和训练深度学习模型的一套工具和库。以下是一些流行的深度学习框架：
TensorFlow：由Google开发，是最受欢迎的深度学习框架之一。它提供了丰富的API，易于使用，并且具有高度的可扩展性。了解更多关于TensorFlow的信息。
PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图和易于使用而受到许多研究者和开发者的喜爱。PyTorch官方文档。
Keras：是一个高级神经网络API，运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。它提供了简单和模块化的方式来构建和训练神经网络。Keras官方文档。
Caffe：由伯克利视觉和学习中心开发，主要用于图像识别和计算机视觉任务。Caffe官方文档。
MXNet：由Apache软件基金会支持，是一个灵活的深度学习框架，适用于多种编程语言和计算平台。MXNet官方文档。
深度学习框架比较
| 框架 | 开发者 | 主要语言 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| TensorFlow | Python | 高度可扩展，社区支持强大 | 学习曲线较陡峭 | |
| PyTorch | Python | 动态计算图，易于使用 | 社区支持相对较小 | |
| Keras | Python | 简单易用，模块化 | 功能相对有限 | |
| Caffe | UC Berkeley | C++ | 高效，适用于图像识别 | 功能相对有限 |
| MXNet | Apache Software Foundation | Python/C++ | 跨平台，支持多种语言 | 学习曲线较陡峭 |