深度学习框架，每个框架都有其独特的特点和适用场景：
1. TensorFlow
开发者: Google
特点:
支持静态计算图和动态计算图（通过
tf.function和 Eager Execution）。强大的生产部署能力（如 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite）。
社区庞大，生态系统完善（如 Keras、TensorFlow Hub、TensorBoard）。
适用场景: 工业级部署、跨平台（移动端、Web端）、大规模分布式训练。
2. PyTorch
开发者: Meta (Facebook)
特点:
动态计算图（即时执行），灵活调试。
与 Python 深度集成，适合研究快速迭代。
丰富的生态系统（如 TorchVision、TorchText、Hugging Face Transformers）。
适用场景: 学术研究、原型开发、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）。
3. Keras
开发者: François Chollet
特点:
高层 API，简单易用，适合快速搭建模型。
默认集成在 TensorFlow 中（
tf.keras）。支持多后端（如 TensorFlow、Theano、CNTK）。
适用场景: 快速原型设计、教学、小型项目。
4. MXNet
开发者: Apache 基金会
特点:
支持多语言（Python、C++、R、Scala 等）。
高效分布式训练和内存优化。
与 AWS 深度集成。
适用场景: 分布式训练、多语言支持、云平台部署。
5. JAX
开发者: Google
特点:
基于 NumPy 和自动微分（Autograd）。
支持即时编译（JIT）、硬件加速（GPU/TPU）。
函数式编程风格，适合科学计算。
适用场景: 研究实验、高性能计算、自定义模型开发。
6. PaddlePaddle
开发者: 百度
特点:
中文文档丰富，适合中文开发者。
支持动态图和静态图混合编程。
面向产业级应用（如 PaddleOCR、PaddleNLP）。
适用场景: 工业级应用、中文 NLP/CV 任务。
7. ONNX (Open Neural Network Exchange)
开发者: 社区支持（微软、Meta 等）
特点:
跨框架模型交换格式（如 PyTorch → TensorFlow）。
支持模型优化和部署。
适用场景: 模型跨平台部署、框架迁移。
8. Caffe/Caffe2
开发者: 伯克利视觉与学习中心 (BVLC)
特点:
静态计算图，适合图像处理。
轻量级，适合嵌入式设备。
适用场景: 图像分类、移动端部署（已逐渐被其他框架取代）。
9. Fastai
开发者: Jeremy Howard 等
特点:
基于 PyTorch 的高层 API，简化训练流程。
提供最佳实践和预训练模型。
适用场景: 快速开发、教学、图像/文本任务。
10. CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)
开发者: Microsoft
特点:
高效分布式训练，支持 C++/Python。
优化语音和时序数据处理。
适用场景: 语音识别、时序数据建模（已逐渐被 TensorFlow/PyTorch 取代）。
如何选择框架？
研究/原型开发: PyTorch（灵活）、JAX（高性能计算）。
工业部署: TensorFlow（生产环境）、MXNet（云平台）。
快速上手: Keras、Fastai。
中文支持: PaddlePaddle。
跨框架兼容: ONNX。