(1)? TensorFlow：深度學習最流行的庫之一，是谷歌在深刻總結了其 前身 DistBelief 的經(jīng)驗教訓上形成的；它不僅便攜、高效、可擴 展，還能再不同計算機上運行:小到智能手機，大到計算機集群都 能；它是一款輕量級的軟件，可以立刻生成你的訓練模型，也能 重新實現(xiàn)它；TensorFlow 擁抱創(chuàng)新，有強大的社區(qū)、企業(yè)支持， 因此它廣泛用于從個人到企業(yè)、從初創(chuàng)公司到大公司等不同群體。

(2) Caffe: 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡框架，專注于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和圖像處理，是用 C ++語言寫成的。

(3)? Chainer: 一個強大、靈活、直觀的機器學習 Python軟件庫，能 夠在一臺機器上利用多個 GPU，是由深度學習創(chuàng)業(yè)公司 Preferred Networks 開發(fā)；Chainer 的設計基于 define by run 原 則，也就是說，該網(wǎng)絡在運行中動態(tài)定義，而不是在啟動時定 義。

(4)? CNTK: 微軟研究人員開發(fā)的用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡和多GPU 加速技 術的完整開源工具包。微軟稱 CNTK在語音和圖像識別方面，比 谷歌的 TensorFlow 等其它深度學習開源工具包更有優(yōu)勢。

(5) Deeplearning4j: 專注于神經(jīng)網(wǎng)絡的 Java 庫，可擴展并集成 Spark，Hadoop 和其他基于 Java 的分布式集成軟件。

(6) Nervana Neo: 是一個高效的 Python 機器學習庫，它能夠在單個 機器上使用多個 GPU。

(7) Theano: 是一個用 Python 編寫的極其靈活的 Python 機器學習 庫，用它定義復雜的模型相當容易，因此它在研究中極其流行。

(8) Torch: 是一個專注于 GPU 實現(xiàn)的機器學習庫，得到了幾個大公 司的研究團隊的支持。