TensorFlow：
TensorFlow 是由 Google Brain 开发的广泛使用的开源深度学习框架。TensorFlow 以其灵活性和可扩展性而闻名，支持从图像和语音识别到自然语言处理的各种应用。其生态系统包括 TensorFlow 2.0、TensorFlow.js 和 TensorFlow Lite，使其成为开发和部署深度学习模型的多功能工具。
PyTorch：
PyTorch 由 Facebook 的 AI 研究实验室开发，是一个流行的开源深度学习库。它提供了动态计算图，可以实现直观的模型开发和高效的实验。PyTorch 的用户友好界面、广泛的社区支持以及与 Python 的无缝集成有助于其在研究人员和开发人员中的快速采用。
Keras：
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API。它提供了一种用户友好的模块化方法来构建深度学习模型。Keras 支持多种后端引擎，包括 TensorFlow、Theano 和 CNTK，提供与各种硬件和软件配置的灵活性和兼容性。
MXNet：
MXNet 由 Apache 软件基金会支持，是一个强调可扩展性和效率的开源深度学习框架。它提供了支持多种语言的多功能编程接口，包括 Python、R 和 Julia。MXNet 的独特之处在于它能够跨各种设备分配计算，这使其成为训练大规模深度学习模型的绝佳选择。
Caffe：
Caffe 是一种深度学习框架，以其在图像分类任务中的速度和效率而闻名。它广泛应用于计算机视觉研究和行业应用。凭借简洁且富有表现力的架构，Caffe 为构建、训练和部署深度学习模型提供了简单的工作流程。
Theano：
Theano 是一个 Python 库，可实现高效的数学计算和符号表达式操作。虽然 Theano 主要专注于数值计算，但其深度学习功能使其成为研究复杂神经网络的研究人员的首选。
Torch：
Torch 是一个科学计算框架，通过其神经网络库 Torch 神经网络 (TNN) 支持深度学习。其简单直观的界面以及利用 GPU 强大功能的能力吸引了研究人员和开发人员。
Chainer：
Chainer 是一种灵活直观的深度学习框架，以其“按运行定义”方法而闻名。借助 Chainer，开发人员可以在运行时动态修改神经网络架构，从而促进快速原型设计和实验。
DeepLearning4j：
DeepLearning4j（或 DL4J）是一个适用于 Java、Scala 和 Clojure 的开源深度学习库。它提供了丰富的工具和功能，包括分布式训练、强化学习和自然语言处理，使其适合企业级人工智能应用。
Caffe2：
Caffe2由Facebook AI Research开发，是一个适用于移动和嵌入式设备的轻量级、高效的深度学习框架。Caffe2 专注于性能和移动部署，使开发人员能够为各种边缘计算场景构建深度学习模型。