用于开发运行在移动端上进行图像识别的深度学习框架，以上5框架推荐哪个

对于开发运行在移动端上进行图像识别的深度学习框架，以下是5个比较常用的框架：

1. TensorFlow Lite：谷歌推出的轻量级 TensorFlow 版本，专门用于在移动设备、嵌入式设备和物联网设备上进行深度学习推理任务。

2. Core ML：苹果公司推出的机器学习框架，用于在 iOS、macOS 和 watchOS 上进行机器学习推理任务。

3. Caffe2：Facebook 推出的深度学习框架，可以在移动设备和嵌入式设备上进行深度学习推理任务。

4. MXNet：亚马逊公司推出的深度学习框架，支持在移动设备上进行深度学习推理任务。

5. PyTorch Mobile：Facebook 推出的 PyTorch 的移动版本，支持在移动设备上进行深度学习推理任务。

这五个框架都可以用于在移动端上进行图像识别的深度学习任务，但具体选择哪个框架还需要考虑你的开发需求、技术水平、设备平台等因素。一般来说，如果你已经熟悉了某个框架，可以继续使用该框架进行移动端开发；如果你是新手，可以选择使用 TensorFlow Lite 或 Core ML，这两个框架都具有较好的开发文档和社区支持。