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TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户?方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或者CUDA代码。
TensorFlow另外一个特点是灵活的移植性。
TensorFlow还提供了TensorBoard，TensorBoard是TensorFlow的一组web应用，用来监控TensorFlow的运行过程，或可视化计算图。
caffe的主要优势有以下几点：
caffe的一大优势是拥有大量的训练好的经典模型（AlexNet/VGG/Inception）乃至其他state-of-the-art(ResNet等)的模型。收藏在它的model zoo里。
Theano的主要优势如下：
Theano是一个完全基于python的符号计算库。
Torch是LuaJIT上的一个高效的科学计算库，支持大量的机器学习算法，同事以GPU上的计算优先。
Lasagne是一个基于Theano的轻量级的神经网络库。
Keras是崇尚极简、高度模块化的神经网络库，使用python实现，并可以同事运行在TensorFlow和Theano上。
MXNet是DMLC开发的一款开源的、轻量级、可移植的、灵活的深度学习库，它让用户可以混合使用符号编程模式和指令式编程模式来最大化效率和灵活性。
DIGITS不是一个标准的深度学习库，它可以算是caffe的高级封装。
CNTK是微软研究院开源的深度学习框架。
CNTK设计是性能导向的。
Deepelearning4J是一个基于java和scala的开源的分布式深度学习库，其核心目标是创建一个即插即用的解决方案原型。
chainer特性描述：
leaf是一个基于Rust语言的直观的跨平台的深度学习乃至机器智能框架。
github网址 链接
DSSTNE是亚马逊开源的稀疏神经网络框架，在训练稀疏的数据时具有很大优势。
TensorFlow实战-TensorFlow和其他深度学习框架的对比-第2章
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原文地址：https://www.cnblogs.com/LearnFromNow/p/9349623.html
