深度学习有什么主要框架

深度学习的主要框架包括：

1. TensorFlow：由Google开发，是目前应用最广泛的深度学习框架之一，以其强大的灵活性、易用性和计算性能而知名。TensorFlow支持多种语言接口，如Python、C++等，并提供图形计算模型，方便构建复杂神经网络。

2. PyTorch：由Facebook开源，它强调动态计算图的能力，使得模型定义和调试更为直观。PyTorch特别适合研究型开发，其API设计简洁明了。

3. Keras：这是一个高级API，可以在TensorFlow、Theano或CNTK等后端运行。Keras的设计初衷是简化深度学习模型的搭建过程，非常适合初学者。

4. Caffe：曾由加州大学伯克利分校开发，专为图像识别任务优化，但现在更新较慢，但仍有一些领域会继续使用它。

5. MXNet：阿里巴巴开源的框架，支持多种编程语言，并且能够高效地处理大规模分布式数据。

6. Theano：虽然近年来关注度有所下降，但它曾经是深度学习研究的重要工具，特别是对于GPU加速的支持很早。

每个框架都有其独特的优点和适用场景，选择哪一种取决于项目需求、团队熟悉程度以及个人偏好。