Caffe/Caffe2
Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，核心语言是C ，它支持命令行、Python和MATLAB接口，既可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行。Caffe的作者是贾扬清。
Caffe凭借其易用性、简洁明了的源码、出众的性能和快速的原型设计获取了众多用户，曾经占据深度学习领域的半壁江山。但是在深度学习新时代到来之时，Caffe已经表现出明显的力不从心，诸多问题逐渐显现（包括灵活性缺失、扩展难、依赖众多环境难以配置、应用局限等）。尽管现在在GitHub上还能找到许多基于Caffe的项目，但是新的项目已经越来越少。
Caffe2继承了Caffe的优点，在速度上令人印象深刻。Facebook 人工智能实验室与应用机器学习团队合作，利用Caffe2大幅加速机器视觉任务的模型训练过程，仅需1小时就训练完ImageNet这样超大规模的数据集。然而尽管已经发布半年多，开发一年多，Caffe2仍然是一个不太成熟的框架，官网至今没提供完整的文档，安装也比较麻烦，编译过程时常出现异常，在GitHub上也很少找到相应的代码。
TensorFlow
TensorFlow主要用于进行机器学习和深度神经网络研究，但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多领域。由于Google在深度学习领域的巨大影响力和强大的推广能力，TensorFlow一经推出就获得了极大的关注，并迅速成为如今用户最多的深度学习框架。
TensorFlow编程接口支持Python和C 。随着1.0版本的公布，Java、Go、R和Haskell API的alpha版本也被支持。此外，TensorFlow还可在Google Cloud和AWS中运行。TensorFlow还支持 Windows 7、Windows 10和Windows Server 2016。
作为当前最流行的深度学习框架，TensorFlow获得了极大的成功，但对它的批评也不绝于耳，总结起来主要有以下四点：1、过于复杂的系统设计；2、频繁变动的接口；3、接口设计过于晦涩难懂；4、文档混乱脱节。
MXNet
MXNet是一个深度学习库，支持C 、Python、R、Scala、Julia、MATLAB及JavaScript等语言；支持命令和符号编程；可以运行在CPU、GPU、集群、服务器、台式机或者移动设备上。
MXNet以其超强的分布式支持，明显的内存、显存优化为人所称道。同样的模型，MXNet往往占用更小的内存和显存，并且在分布式环境下，MXNet展现出了明显优于其他框架的扩展性能。
由于MXNet最初由一群学生开发，缺乏商业应用，极大地限制了MXNet的使用。2016年11月，MXNet被AWS正式选择为其云计算的官方深度学习平台。2017年1月，MXNet项目进入Apache基金会，成为Apache的孵化器项目。
尽管MXNet拥有最多的接口，也获得了不少人的支持，但其始终处于一种不温不火的状态，这在很大程度上归结于推广不给力及接口文档不够完善。MXNet长期处于快速迭代的过程，其文档却长时间未更新，导致新手用户难以掌握MXNet，老用户常常需要查阅源码才能真正理解MXNet接口的用法。
PyTorch
Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，其诞生已有十年之久，但是真正起势得益于Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch的特点在于特别灵活，但是另一个特殊之处是采用了编程语言Lua，在深度学习大部分以Python为编程语言的大环境之下，一个以Lua为编程语言的框架有着更多的劣势，这一项小众的语言增加了学习使用Torch这个框架的成本。
PyTorch的前身便是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。
