什么是深度学习框架，常见深度学习框架有哪些

深度学习框架是一套工具集合，用于构建、训练和部署深度神经网络模型。这些框架提供了丰富的函数和工具，使开发者能够方便地创建、调整和优化神经网络模型。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Keras、Chainer等。

1. TensorFlow：由Google开发，是目前最流行的深度学习框架之一。它支持Python、C++和R等多种语言，使用数据流图来处理数据，具有高效率和广泛的应用。
2. PyTorch：由Facebook开发，采用即时编译器，支持动态计算图，灵活性高，广泛应用于研究和开发。
3. Caffe：由加州大学伯克利分校开发，主要用于卷积神经网络的计算，支持GPU加速，但已停止维护。
4. Theano：由蒙特利尔大学开发，支持GPU计算，可以高效地定义、优化和计算张量数据的数学表达式。
5. MXNet：由亚马逊开发，性能好、占用显存低，支持多种编程语言，但教程不完善，使用人数较少。
6. Keras：一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，简化了深度学习模型的构建过程。
7. Chainer：一个开源的深度学习框架，支持动态计算图，灵活性高，但使用人数较少。
8. CNTK：由微软开发，支持多种编程语言，适合开发自然语言处理相关的机器学习应用。
9. PaddlePaddle：由百度开发，支持多种深度学习算法，具有良好的可移植性和扩展性。

这些框架各有优缺点和特点，开发者可以根据具体的业务需求选择合适的框架