1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学框架支持广泛的机器学和深度学模型具有强大的社区支持和丰富的API适用于多种编程语言如Python、C 和Java。

2. PyTorch：由Facebook开发的开源深度学框架，以其动态计算图和易于调试的特点受到广泛欢迎。PyTorch支持多种深度学任务，如计算机视觉、自然语言解决和强化学。

3. Keras：基于Theano和TensorFlow的高级神经网络API，旨在简化深度学模型的构建和训练过程。Keras具有高度模块化，易于扩展，并且支持多种后端引擎。

4. Caffe：由Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 开发的深度学框架，主要用于计算机视觉领域，具有快速、可扩展和易于利用等特点。

5. MXNet：由Apache Software Foundation维护的开源深度学框架，支持多种编程语言，如Python、R、Scala等，适用于多种硬件环境，涵CPU、GPU和分布式系统。

6. Theano：由特利尔大学（University of Montreal）开发的开源深度学框架，可将高层次的神经网络描述转换为高效的低层次代码，适用于Python。

7. PaddlePaddle：百度开发的开源深度学框架，具有丰富的API和模型库，支持多种编程语言如Python和C ，适用于多种场景，如计算机视觉、自然语言应对等。

8. Chner：由Preferred Networks公司开发的深度学框架以其动态计算图和Python风格的编程接口受到关注，适用于多种深度学任务。

9. Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）：微软开发的开源深度学框架，支持多种网络类型和优化算法，具有高度可扩展性和灵活性。

10. ONNX（Open Neural Network Exchange）：由Facebook和微软共同推出的开源项目，旨在实现不同深度学框架之间的模型互操作性，支持多种主流框架如PyTorch、TensorFlow等。

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