一、主流深度学习框架
TensorFlow - 由谷歌开发，支持Python和C++，适用于大规模神经网络构建，尤其在图像识别、自然语言处理等领域表现突出。 - 特点：高性能、可扩展性强，拥有庞大社区支持，被Airbnb、Uber等公司广泛应用于生产环境。
PyTorch
- 基于Torch库开发，以动态计算图为核心，灵活性高，适合研究人员和快速原型开发。 - 特点：与Numpy集成紧密，支持GPU加速，社区活跃且资源丰富。
Keras
- 高级神经网络API，支持TensorFlow、Theano等后端，提供简洁易用的接口，适合快速构建模型。
Caffe
- 以表达能力、速度和模块化著称，常用于图像分类、目标检测等任务。
二、其他常用工具与平台
Microsoft Cognitive Toolkit （CNTK）： 前身为CNTK，支持深度学习模型构建与部署，适合工程化应用。 TensorBoard
Jupyter Notebooks：交互式计算环境，便于数据探索与模型调试，常与上述框架结合使用。
三、自动化深度学习平台
Microsoft CustomVision.AI：提供图像识别、目标检测等预训练模型，降低开发难度。
谷歌Cloud AutoML：自动化机器学习平台，支持快速构建和优化深度学习模型。
四、其他相关工具
Matlab：早期深度学习工具（如DeepLearnToolbox），适合学术研究和简单应用。
ONNX：开放神经网络交换格式，支持模型跨框架迁移与部署。
选择建议：
研究优先：PyTorch（灵活性）或TensorFlow（社区与性能）；
工程应用：TensorFlow或PyTorch；
快速原型：Keras或Jupyter Notebooks。以上工具可根据具体需求组合使用，例如使用TensorFlow/Keras构建模型，结合TensorBoard进行可视化，最终部署到云端平台。