主流深度学习框架及神经网络模型汇总深度学习框架是指用于创建、训练和部署人工神经网络的软件工具。

目前，在深度学习领域存在着许多主流的深度学习框架，每个框架都具有
各自的优点和特点。

下面是对一些主流深度学习框架及神经网络模型的汇总。

1. TensorFlow：
TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架，被广泛用于各种
任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。

它支持动态计算图和静态计
算图，并提供了多种高级API（如Keras）来简化模型的构建和训练过程。

TensorFlow的优点包括广泛的社区支持、强大的分布式计算能力和高效
的模型部署。

2. PyTorch：
PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，它提供了动态计
算图，使得模型的构建和调试更加方便。

PyTorch具有简洁的API，并支
持自动求导、模型并行化等功能。

它在学术界和工业界得到了广泛的应用，并逐渐成为深度学习领域的主流框架。

3. Keras：
Keras是一个高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、
PyTorch等后端框架上。

Keras提供了简单易用的API，使得模型的构建
和训练过程更加简单快捷。

它支持多种常用的神经网络层和模型架构，如
卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。

4. Caffe：
Caffe是一个由Berkeley Vision and Learning Center开发的深度
学习框架，主要用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。

Caffe具有高效的GPU加速和分布式计算能力，适用于大规模数据和模型
的训练和推理。

5. MXNet：
MXNet是一个由亚马逊开发的深度学习框架，具有高度灵活性和可扩
展性。

MXNet支持动态计算图和静态计算图，并提供了多种语言接口（如Python、R、C++等），可运行在不同平台上。

6. Torch：
Torch是一个基于Lua语言的科学计算框架，也是一个深度学习框架。

它提供了丰富的模块和函数，用于构建和训练深度神经网络。

Torch支持GPU加速和分布式计算，并具有高效的数值计算能力。

7. Theano：
Theano是一个开源的数值计算库，主要用于深度学习和机器学习任务。

它支持动态计算图和静态计算图，并具有高度优化的求导和数值计算
功能。

Theano的优点包括高效的GPU加速、灵活的模型构建和优化能力。

8.ONNX：
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的神经网络交换
格式，用于在不同深度学习框架之间转换模型。

ONNX可以将模型从一个
框架导出到另一个框架，以实现跨平台部署和迁移学习。

这些框架和模型只是深度学习领域中的几个例子，随着技术的不断进步，新的框架和模型也不断涌现。

每个框架和模型都有其适用的场景和优缺点，选择适合的框架和模型取决于具体的任务需求和实际情况。