深度学习网络框架有哪些

目前比较常用的深度学习网络框架有以下几种：

1. TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，支持Python、C++等语言，具有灵活性和可移植性。

2. PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架，采用动态图方式，易于调试和学习。

3. Keras：由François Chollet开发的高级神经网络API，支持TensorFlow、CNTK、Theano等后端，易于使用和快速构建模型。

4. Caffe：由Berkeley Vision and Learning Center开发的深度学习框架，主要用于图像识别和处理领域。

5. MXNet：由Apache基金会开发的深度学习框架，支持多种编程语言，具有高效的分布式训练能力。

6. Theano：由蒙特利尔大学开发的开源深度学习框架，支持Python语言，具有自动微分和符号计算功能。

7. Torch：由Ronan Collobert等人开发的开源深度学习框架，支持Lua语言，适用于自然语言处理和计算机视觉等领域。

相关问题

深度学习框架的高级API有哪些

深度学习框架的高级API有很多，以下是其中一些比较流行的：

1. Keras：Keras 是一个高级神经网络 API，它支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等。

2. TensorFlow：TensorFlow 是一个由 Google 开源的深度学习框架，它提供了各种高级 API，如 Keras API、Estimator API、Datasets API 等。

3. PyTorch：PyTorch 是一个由 Facebook 开源的深度学习框架，它的高级 API 包括 nn.Module API、Functional API、Dataset API 等。

4. MXNet：MXNet 是一个 Apache 开源的深度学习框架，它的高级 API 包括 Module API、Symbol API、Gluon API 等。

5. Caffe2：Caffe2 是一个由 Facebook 开源的深度学习框架，它提供了各种高级 API，如 NetDef API、Tensor API、Python API 等。

6. Chainer：Chainer 是一个由日本 Preferred Networks 开源的深度学习框架，它的高级 API 包括 Link API、Function API 等。

以上是一些常见的深度学习框架的高级 API，每个框架都有其独特的优势和适用场景，需要根据具体情况选择。

什么叫深度学习？常用的深度学习框架有哪些？

深度学习是一种人工神经网络的应用，用于对大量数据进行学习和训练，以便能够执行各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等等。深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，每个层次都通过学习输入数据来提取特征，最终得到输出结果。

常用的深度学习框架有以下几种：
1. TensorFlow：由Google开发的开源框架，支持动态图和静态图两种模式。
2. PyTorch：由Facebook开发的开源框架，支持动态图和静态图两种模式。
3. Keras：一个高级神经网络API，可以作为TensorFlow、Theano或CNTK等后端的接口使用。
4. Caffe：由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架。
5. MXNet：由亚马逊开发的开源框架，支持动态图和静态图两种模式。