深度学习领域发展迅猛，江湖风起云涌。在此，咪博士为大家细细盘点、比较，各大深度学习框架。也祝大家都能训出好模型，调出好参数。
以下是咪博士的观点，供大家参考：
- 如果你是初学者，那么推荐选择 Keras 或 Gluon 这样简单易用的接口入门。至于是 Keras 还是 Gluon 就不必太纠结了，因为二者都很容易上手，完全可以都学一下。如果非要分个先后的话，可以先试试 Gluon 毕竟开发者是中国人，有官方出品的中文教程带你入门。
- 学完 Keras 或 Gluon “前端”框架之后，再选择一个“后端”框架深入学习，TensorFlow (Keras 后端) 或 MXNet (Gluon 后端) 是咪博士推荐的 2 个后端框架。TensorFlow 谷歌 (Google) 出品，MXNet 有 亚马逊 (Amazon) 支持，它们都是非常优秀的深度学习框架。至于是 TensorFlow 还是 MXNet，那就得看你的需求了。TensorFlow 受众更广，但是性能较差，而且不支持动态计算图；MXNet 目前还比较小众，但性能较好，而且支持动态计算图，十分方便搞自然语言处理 (NLP) 的朋友。
- 学习完后端框架之后，你就可以非常灵活地定制自己的神经网络，自由地在深度学习的世界里翱翔了。这里候，如果你有兴趣（或需要），可以试试其他的一些框架，如 PyTorch (灵活多变，适合研究), Caffe2 (性能优化，手机也能跑), Deeplearning4j (Java 首选，整合 Hadoop, Spark), 以及 ConvNetJS (Js 开发，浏览器上玩深度学习)。
- 其他一些深度学习框架，诸如 Theano (Lasagne, 以及 Blocks), Torch, Caffe, CNTK, Chainer, Paddle, DSSTNE, DyNet, BigDL, Neon 等，由于众多原因，咪博士就不给大家推荐了。
下面是详细的比较和说明：
一、推荐使用
受到 Torch 启发，Keras 提供了简单易用的 API 接口，特别适合初学者入门。其后端采用 TensorFlow, CNTK，以及 Theano。另外，Deeplearning4j 的 Python 也是基于 Keras 实现的。Keras 几乎已经成了 Python 神经网络的接口标准。
亚马逊 (Amazon) 和 微软 (Microsoft) 于 2017 年 10 月联合推出的深度学习 API。Gluon 类似 Keras，提供了简单易用的 API 接口。但和 Keras 不一样的地方是，Gluon 还支持动态计算图（对自然语言处理特别有用）。Gluon 后端目前采用 MXNet，未来还将支持微软的 CNTK。
谷歌 (Google) 大厂出品，追随者众多。相比其他框架，TensorFlow 速度较慢，但它提供的 TensorBoard 可视化工具还是很不错的。
已被 亚马逊 (Amazon) 选为 AWS 上的深度学习框架，支持动态图计算。MXNet 有许多中国开发者，因而有非常良好的中文文档支持。Gluon 接口使得 MXNet 像 Keras 一样简单易用。
二、值得一试
背后金主是 脸书 (Facebook) ，同样支持动态计算图，提供很好的灵活性，适合研究。
同样是 脸书 (Facebook) 出品，为生产环境设计，提供在各种平台（包括移动设备）的运行时。
与其他（大多数）基于 Python 的深度学习框架不同，Deeplearning4j 基于 Java 开发，与 Hadoop, Spark 生态结合得很好。尤其令人称道的是其优秀的文档，官司方文档直接就有中文版本。另外，虽然是面向 Java 的框架，Deeplearning4j 也提供了 Python 的接口（基于 Keras 实现）
基于 Javascript 的深度学习框架，可以在浏览器中训练深度神经网络。最重要的用途是帮助学习 Deep Learning
三、不推荐
Theano, Lasagne, 以及 Blocks
Yoshua Bengio 于 2017 年 09 月宣布不再维护 Theano，所以这个项目事实上已经宣告死亡了。其他基于 Theano 的库，如 Lasagne 和 Blocks，也可以散了。
Torch
虽然设计精良（Keras 就是参考 Torch 设计的），但它基于 Lua 语言，太过小众了。而且 Facebook 已经推出了 Python 版本的 PyTorch 了。
Caffe
Caffe2 已经正式发布了，彻底取代 Caffe 只是时间问题罢了。
CNTK
微软出品，授权协议有一些特别，而且似乎也没有什么特别亮眼的地方。
Chainer
曾经是动态计算图的首选框架，特别适用于自然语言处理。但是，现在许多其他的框架，如 MXNet, PyTorch, 以及 DyNet 也支持该特性，所以 Chainer 的这一优势也就不复存在了。
Paddle
百度的深度学习框架，受众太小。
DSSTNE
曾是亚马逊的深度学习引擎，但是很小众，而且现在亚马逊又选择了 MXNet，所以 DSSTNE 的前途就更渺茫了。
DyNet
源自卡耐基梅隆大学，支持动态计算图，但是太小众了。
BigDL
Intel 基于 spark 的深度学习库，但只能运行在 Intel 芯片之上。
Neon
据说速度很快，但太过小众，而且发展还不完善，许多特性还不支持。
参考
