深度学习框架是用于构建、训练和部署深度学习模型的软件库。以下是一些主流的深度学习框架：
TensorFlow
由Google Brain团队开发。
支持多种编程语言和硬件平台，包括CPU、GPU和TPU。
功能强大，适用于大规模机器学习和深度学习研究。
Keras
是一个高层神经网络API，能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行。
简化了深度学习模型的构建和训练过程。
Caffe
由伯克利视觉学习中心（BVLC）维护。
专注于卷积神经网络（CNN），以其速度和模块化设计著称。
PyTorch
由Facebook AI Research开发。
动态计算图，易于调试和快速原型设计。
MXNet
支持灵活的编程模型，包括声明式和命令式编程。
由亚马逊支持，注重分布式训练和高效模型部署。
Theano
最初由蒙特利尔大学LISA实验室开发。
是第一个有较大影响力的Python深度学习框架，但已退出历史舞台。
CNTK
微软开发的开源深度学习库。
旨在提供高性能和可扩展的计算图执行。
PaddlePaddle
百度开发的开源深度学习平台。
提供了丰富的工具和API，以简化深度学习模型的开发和部署。
Deeplearning4j
一个用于Java和Scala的开源深度学习库。
旨在简化深度学习模型的开发和训练。
ONNX
一个开放神经网络交换格式。
用于表示和交换深度学习模型，支持多种框架。
选择合适的深度学习框架取决于项目需求、开发者的熟悉程度以及所需的计算资源。