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1)TensorFlowTensorFlow是Google基於DistBelief進行研發的第二代人工智慧學習系統，其命名來源於本身的運行原理。–Tensor(張量)意味著N維數組，Flow(流)意味著基於數據流圖的計算，TensorFlow為張量從圖像的一端流動到另一端的計算過程。–TensorFlow是將複雜的數據結構，傳輸至人工智慧神經網中進行分析和處理過程的系統。TensorFlow表達了高層次的機器學習計算，可被用於語音識別或圖像識別等多項機器深度學習領域。–TensorFlows對2011年開發的深度學習基礎架構DistBelief進行了各方面的改進，可在小到一部智能手機，大到數千台數據中心伺服器的各種設備上運行。–TensorFlow完全開源。2)CaffeCaffe是一個清晰而高效的深度學習框架，作者是畢業於UC Berkeley的賈揚清。–Caffe的全稱應該是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，–它是開源的，核心語言是C++，支持命令行、Python和MATLAB介面–既可以在CPU上運行也可以在GPU上運行。License是BSD 2-Clause。–Caffe可以應用在視覺、語音識別、機器人、神經科學和天文學領域。3)TorchTorch已有十多年，是一個廣泛支持機器學習演算法的科學計算框架，具有簡單和快速的腳本語言LuaJIT和底層C/CUDA實現, Facebook開源了Torch深度學習庫包Torch的特點：–1具有強大的n維數組；–2具有豐富的索引、切片和transposing的常式–3通過LuaJIT的C介面：–4線性代數常式；–5基於能量的神經網路模型；–6數值優化常式；–7支持快速高效的GPU;–8 可移植嵌入到iOS、Android和FGPA平台。4)KerasKeras是一個簡約的、高度模塊化的神經網路庫，是基於Theano的一個深度學習框架，其設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持GPU和CPU，其特點為：–(1)使用簡單，能夠快速實現原理；–(2)支持卷積網路和遞歸網路，以及兩者的組合；–(3)無縫運行在CPU和GPU上：–(4)支持任意連接方式，包括多輸入多輸出訓練。Keras庫與其他採用Theano庫的區別是：–編碼風格非常簡約、清晰。它把所有的要點使用小類封裝起來，能夠很容易地組合在一起，並創造出一種全新的模型。5)MXNetMXNet是一個輕量化分散式可移植的深度學習計算平台，它支持多機多節點、多GPU的計算–openMP+MPI/SSH+Cuda/Cudnn的框架的計算速度很快，且能夠與分散式文件系統結合，實現大數據的深度學習。MXNet支持從單機到多GPU.多集群的計算能力MXNet特點如下：–(1)基於賦值表達式建立計算圖;–(2)支持內存管理，並對兩個不交叉的變數重複使用同一內存空間；–(3)使用C++實現，並提供C風格的頭文件。支持Python、R、Julia、Go和JavaScript；–(4)支持Torch；–(5)支持移動設備端發布。6)CNTKCNTK ( Computational Network Toolkit)是微軟用於搭建深度神經網路的計算網路工具包，已在Github開源–CNTK有一套極度優化的運行系統，來訓練和測試神經網路，它以抽象的計算圖形式構建的。–CNTK支持CPU和GPU模型。–CNTK支持兩種方式來定義網路：一種是使用「Simple Network Builder」，通過設置少量參數，就能生成一個的標準神經網路；另一種是使用網路定義語言(NDL)。–CNTK相比Caffe、Theano. TensoFlow等主流工具性能更強，靈活性也要好，可擴展性高。–CNTK支持CNN. LSTM. RNN等流行的網路結構，支持CPU和GPU模式，但CNTK目前Bug比較多。7)TheanoTheano是BSD許可證下發布的一個開源項目，是由LISA(現MILA)在加拿大魁北克的蒙特利爾大學，開發的基於Python的深度學習框架–專門用於定義、優化、求值數學表達式，其效率比較高，適用於多維數組。–Python的核心Theano是一個數學表達式的編譯器。Theano獲取用戶數據結構–使之成為一個使用Numpy、高效本地庫的非常高效的代碼，並能在CPU或GPU上儘可能快地運行。