深度学习网络框架层出不穷，让学习者应接不暇，希望有一个支持“一次编写，到处运行”的应用框架，能够兼容不同类别的DL框架。请基于抽象工厂、单例设计模式，设计一个能够适配不同深度学习网络的统一应用框架。

首先，我们需要定义一个抽象工厂类，用于生产具体的深度学习框架。该工厂类可以定义一个抽象方法，用于创建具体的深度学习框架对象。

class DLFrameworkFactory:
    def create_framework(self):
        pass

然后，我们定义具体的深度学习框架类，这些类都实现了相同的接口，可以互相替换使用。下面是两个具体的深度学习框架类，分别是TensorFlow和PyTorch。

class TensorFlow:
    def __init__(self):
        print("TensorFlow is created.")

class PyTorch:
    def __init__(self):
        print("PyTorch is created.")

接着，我们定义一个单例类，用于管理框架的创建和使用。在该类中，我们可以定义一个工厂对象，用于创建具体的深度学习框架对象。我们可以通过getInstance()方法获取该单例对象。

class DLFrameworkManager:
    __instance = None

    def __init__(self):
        if DLFrameworkManager.__instance is not None:
            raise Exception("This class is a singleton!")
        else:
            self.factory = None
            DLFrameworkManager.__instance = self

    @staticmethod
    def getInstance():
        if DLFrameworkManager.__instance is None:
            DLFrameworkManager()
        return DLFrameworkManager.__instance

    def set_framework_factory(self, factory):
        self.factory = factory

    def create_framework(self):
        if self.factory is None:
            raise Exception("Framework factory is not set!")
        return self.factory.create_framework()

最后，我们可以使用该框架来创建具体的深度学习框架对象。我们可以先设置框架工厂，然后通过框架管理器创建具体的深度学习框架对象。

manager = DLFrameworkManager.getInstance()
factory = DLFrameworkFactory()

manager.set_framework_factory(factory)

tf = manager.create_framework()
pt = manager.create_framework()

通过上面的代码，我们可以看到，我们可以先设置框架工厂，然后通过框架管理器创建具体的深度学习框架对象。这样，我们就可以实现“一次编写，到处运行”的目标。同时，由于我们使用了抽象工厂和单例设计模式，我们的框架也具有了可扩展性和可维护性。