出典：「ダーク知識-機械事業と社会を破壊する方法の知識。」
主にニューラルネットワークを機械学習の研究と深さのためのGoogleの脳の開発チームによってTensorFlow、。月2016、Googleが特定のトーチでは、他のプログラミングフレームワークへの打撃を引き起こしたTensorFlowにトーチ（プログラミングフレームワーク）から転送されたとtheanoo多くの人がTensorFlow比theano、より現代的なバージョンとして説明します、我々はこれらすべての年学びました新しい分野/技術の多くの重要な教訓。
インテリジェントな、柔軟な方法が知られているTensorFlow、それが簡単に別の古いものと新しい製品や研究に適応すること、拡張性の高い機械学習システムであり、インストールすることは比較的容易でなく、初心者のためのチュートリアルを提供し、ニューラルネットワークをカバー理論的基礎と実践的なアプリケーション。theanoと遅いトーチが、GoogleとオープンソースコミュニティよりTensorFlowは、この問題に対処しています。経路計算の直観的なビューを提供TensorBoard TensorFlow可視化モジュール。ディープラーニングライブラリKeras TensorFlowはKerasを持つすべてのモデルは今TensorFlow上で実行するために書き込むことができることを意味し、実行するように移植されて。最後に、TensorFlowは以下のように特徴付けされているハードウェアの様々な、上で動作できることを言及する価値がある：
（1）GPUアクセラレーション：支持体
（2）言語/インターフェース：パイソン、numpyの、C ++
（3）プラットフォーム：クロスプラットフォーム
（4）メンテナンス：グーグル
theanoは、モントリオールの大学でよく知られているMILA（学習アルゴリズム研究所）、2007年に生まれ、深い学習コンパイラのPythonのCPU / GPU記号式で記述されています。theano、強力で迅速、かつ柔軟な、しかし一般にボトムフレームであると考えられます。そのため、よりシンプルなAPIライブラリをユーザーに提供するための研究プラットフォームとエコシステムではなく、深い学習ライブラリ、多くの場合、高レベルのライブラリのための基盤となるプラットフォームとして使用され、これらの高度なライブラリのようなネイティブtheanoは、より人気のいくつかを含みKeras、ラザニアとブロック。欠点の1つはtheanoまだマルチGPU支援プログラムの必要性です。theano機能下：
（1）GPUアクセラレーション：支持体
（2）言語/インターフェース：パイソン、NumPYo
（3）プラットフォーム：LinuxvMacosx及び
（4）メンテ：MILA研究所、モントリオール大学
すべての一般的な枠組みの中で、トーチが立ち上がって実行するのが最も簡単であってもよく、特に、それがすることなく、アルゴリズムはUbuntuの（オープンソースのコンピュータ・オペレーティング・システム）の場合、GPUハードウェア上で実行されているニューラルネットワークに基づくことができハードウェアレベルは、符号化されました。ニューヨーク大学で2002年に開発されたトーチは、広くFacebookやTwitterや他の大規模なテクノロジー企業を使用して、NVIDIAによりサポートされています。トーチは、スクリプト言語で呼び出され、言語が読みやすいが、Pythonなどとして一般的ではありません。便利なエラーメッセージは、サンプルコード/チュートリアル、およびLuaの単純化の多くは、トーチは非常に使いやすいですしましょう。：次のようにその特徴がある
（1）GPUアクセラレーション：サポート
（2）言語/インターフェース：Luaの
（3）プラットフォーム：Linuxでは、Androidの、マックOS X 、iOSのとWindows
（4）守備：ローナン、クレマン、KorayとSoumithを
カフェは、彼らの発展を促進するために1,000人以上の開発者が画像分類畳み込みニューラルネットワーク/マシンビジョン用に開発されました。カフェは、おそらく最もよく知られているMode1Zooモデルで、開発者が任意のコードを直接使用することができます記述する必要はありません。
産業用アプリケーションのために主にカフェ、トーチとtheanoが研究のために仕立てられています。カフェは、非視覚的な深さの研究コンピュータアプリケーション、テキスト、音声、などの時系列データに適用されます。カフェは、ハードウェアのさまざまな実行することができ、CPUとGPUとの間の切り替えは、単一のフラグを設定することによって行うことができます。カフェはゆっくりtheanoとトーチよりも高速に実行します。：その特徴は以下の通りである。
（1）GPUアクセラレーション：サポート
（2）言語/インターフェース：C、C ++、Pythonの、MATLAB、CLI
（3）プラットフォーム：Ubuntuの、MacOSXは、窓実験バージョンは
（4）メンテナ：バークレービジョンと学習センター（BVLC）
CNTKは、Microsoftの深い学習ツールキット、Microsoftのオープンソースの深学習フレームワークです。一般的にCNTKコミュニティはトレーニングに使用することができ、音声、画像、テキストよりもコミュニティの多くの有名な深い学習です。CNTKは、フィードフォワード、CNN、RNN、LSTMおよびシーケンス・ツー・シーケンスとしてアルゴリズムの様々なサポート。これは、複数のGPUを含む多くの異なるハードウェアの種類、上で実行することができます。：次のようにその特徴がある
- ：（1）GPUアクセラレーション[サポート
のPython、C ++、C＃とCLIは：（2）言語/インターフェース
（3）プラットフォーム：Windows、Linuxの
（4）メンテナ：マイクロソフトリサーチを
またH20.ai呼ばH20は、それは世界で最も広く使われているオープンソースの深学習プラットフォームの一つです。それは、世界で80,000以上のデータ科学者や研究者であり、9000の以上の企業や団体は、世界で最も影響力のある企業にとってミッションクリティカルなデータ製品の開発を含め、使用しています。H20ベースのユーザインタフェース、そしてあなたは、機械学習ソフトウェアライブラリにアクセスし、機械学習のプロセスを開くことができます。
ます。https：//en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep_learning_softwareウィキペディアは、詳細以下の表は、各主要なプログラミングフレームワークのリンクのパラメータと特性を示しています持っています。