一、核心框架
TensorFlow - 开发背景：谷歌开发，学术界和工业界常用框架
- 特点：
- 支持静态图和动态图（通过Eager Execution）
- 提供丰富的生态系统和部署能力（如TensorFlow Lite、TensorFlow.js）
- 适用于大规模分布式训练和多平台部署
PyTorch
- 开发背景：Facebook AI Research开发，学术界首选
- 特点：
- 基于动态计算图，代码简洁易读
- 支持Python语言集成和自动求导
- 适合快速开发和原型设计
MXNet
- 开发背景：亚马逊维护，多GPU优化
- 特点：
- 类似Theano和TensorFlow的数据流图架构
- 支持多平台并行计算
- 适合大规模数据集训练
Caffe
- 开发背景：加州大学伯克利分校，图像识别领域领先
- 特点：
- 专为卷积神经网络（CNN）优化
- 计算效率高，模块化设计
- 学术界和工业界应用广泛
Keras
- 开发背景：François Chollet开发，高层API设计
- 特点：
- 以简洁性著称，适合快速搭建模型
- 支持TensorFlow、Theano等后端
- 广泛用于学术论文和工业项目
Theano
- 开发背景：蒙特利尔大学，早期深度学习框架
- 特点：
- 支持GPU加速和自动求导
- 2017年后维护较少，逐渐被PyTorch取代
二、其他重要框架
PaddlePaddle： 百度开发，工业级应用友好，支持多端部署 Torch
ONNX：开放神经网络交换格式，支持多框架互操作
三、选择建议
学术/研究：优先考虑PyTorch（易用性）或TensorFlow（工具链成熟）
工业/生产：推荐TensorFlow（稳定性）或Caffe（特定任务优化）
快速实验：PyTorch的动态图特性更灵活
移动/边缘计算：TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等专用工具
以上框架各有侧重，可根据具体需求选择。