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深度學習是一種基于對數據進行表證學習的機器學習方法，近些年不斷發展并廣受歡迎。
作為一個相對較新的概念，對于無論是想要進入該領域的初學者，還是已經熟知方法的老手來說，觸手可及的學習資源太豐富了。
為了不被日新月異的技術和潮流所淘汰，積極參與深度學習社區中開源項目的學習和互動是個很好的方法。
在本文中文小編將為大家詳細介紹16種GitHub中最受歡迎的深度學習開源平臺和開源庫，除此之外，還有些比較不錯的平臺和框架雖然沒有進入榜單，文小編也列了出來，供大家參考。
GitHub收藏和貢獻率最高的16個開源深度學習框架，圓圈的顏色越偏綠色表示框架越新，顏色越偏藍色表明框架的時間越早。
從上圖可知，TensorFlow高居榜首，第二名和第三名的是分別是Keras和Caffe。下面文小編就將這些資源分享給大家。
16個最棒的深度學習開源框架和平臺
1. TensorFlow
TensorFlow最初由谷歌的Machine Intelligence research organization 中Google Brain Team的研究人員和工程師開發的。這個框架旨在方便研究人員對機器學習的研究，并簡化從研究模型到實際生產的遷移的過程。
收藏： 96655， 貢獻人數： 1432， 程序提交次數： 31714， 建立日期： 2015年11月1日。
鏈接：https://github.com/tensorflow/tensorflow
2 Keras
Keras是用Python編寫的高級神經網絡的API，能夠和TensorFlow，CNTK或Theano配合使用。
收藏： 28385， 貢獻人數： 653， 程序提交次數： 4468， 建立日期： 2015年3月22日。
鏈接：https://github.com/keras-team/keras
3. Caffe
Caffe是一個重在表達性、速度和模塊化的深度學習框架，它由Berkeley Vision and Learning Center（伯克利視覺和學習中心）和社區貢獻者共同開發。
收藏： 23750， 貢獻人數： 267， 程序提交次數： 4128， 建立日期： 2015年9月8日。
鏈接：https://github.com/BVLC/caffe
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit（以前叫做CNTK）是一個統一的深度學習工具集，它將神經網絡描述為一系列通過有向圖表示的計算步驟。
收藏： 14243， 貢獻人數： 174， 程序提交次數： 15613， 建立日期： 2014年7月27日。
鏈接：https://github.com/Microsoft/CNTK
5. PyTorch
PyTorch是與Python相融合的具有強大的GPU支持的張量計算和動態神經網絡的框架。
收藏： 14101， 貢獻人數： 601， 程序提交次數： 10733， 建立日期： 2012年1月22日。
鏈接：https://github.com/pytorch/pytorch
6. Apache MXnet
Apache MXnet是為了提高效率和靈活性而設計的深度學習框架。它允許使用者將符號編程和命令式編程混合使用，從而最大限度地提高效率和生產力。
收藏： 13699， 貢獻人數： 516， 程序提交次數： 6953， 建立日期： 2015年4月26日。
鏈接：https://github.com/apache/incubator-mxnet
7. DeepLearning4J
DeepLearning4J和ND4J，DataVec，Arbiter以及RL4J一樣，都是Skymind Intelligence Layer的一部分。它是用Java和Scala編寫的開源的分布式神經網絡庫，并獲得了Apache 2.0的認證。
收藏：8725， 貢獻人數： 141， 程序提交次數： 9647， 建立日期： 2013年11月24日。
鏈接：https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j
8. Theano
Theano可以高效地處理用戶定義、優化以及計算有關多維數組的數學表達式。 但是在2017年9月，Theano宣布在1.0版發布后不會再有進一步的重大進展。不過不要失望，Theano仍然是一個非常強大的庫足以支撐你進行深度學習方面的研究。
收藏： 8141， 貢獻人數： 329， 程序提交次數：27974， 建立日期： 2008年1月6日。
鏈接：https://github.com/Theano/Theano
9. TFLearn
TFLearn是一種模塊化且透明的深度學習庫，它建立在TensorFlow之上，旨在為TensorFlow提供更高級別的API，以方便和加快實驗研究，并保持完全的透明性和兼容性。
收藏： 7933， 貢獻人數： 111， 程序提交次數： 589， 建立日期：2016年3月27日。
鏈接：https://github.com/tflearn/tflearn
10. Torch
Torch是Torch7中的主要軟件包，其中定義了用于多維張量的數據結構和數學運算。此外，它還提供許多用于訪問文件，序列化任意類型的對象等的實用軟件。
收藏： 7834， 貢獻人數： 133， 程序提交次數： 1335， 建立日期：2012年1月22日。
鏈接：https://github.com/torch/torch7
11. Caffe2
Caffe2是一個輕量級的深度學習框架，具有模塊化和可擴展性等特點。它在原來的Caffe的基礎上進行改進，提高了它的表達性，速度和模塊化。
收藏： 7813， 貢獻人數： 187， 程序提交次數： 3678， 建立日期：2015年1月21日。
鏈接：https://github.com/caffe2/caffe2
12. PaddlePaddle
PaddlePaddle（平行分布式深度學習）是一個易于使用的高效、靈活、可擴展的深度學習平臺。它最初是由百度科學家和工程師們開發的，旨在將深度學習應用于百度的眾多產品中。
收藏： 6726， 貢獻人數： 120， 程序提交次數： 13733， 建立日期：2016年8月28日。
鏈接：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
13. DLib
DLib是包含機器學習算法和工具的現代化C ++工具包，用來基于C ++開發復雜的軟件從而解決實際問題。
收藏： 4676， 貢獻人數： 107， 程序提交次數： 7276， 建立日期：2008年4月27日。
鏈接：https://github.com/davisking/dlib
14. Chainer
Chainer是基于python用于深度學習模型中的獨立的開源框架，它提供靈活、直觀、高性能的手段來實現全面的深度學習模型，包括最新出現的遞歸神經網絡（recurrent neural networks）和變分自動編碼器（variational auto-encoders）。
收藏： 3685， 貢獻人數： 160， 程序提交次數： 13700， 建立日期： 2015年4月12日。
鏈接：https://github.com/chainer/chainer
15. Neon
Neon是Nervana開發的基于Python的深度學習庫。它易于使用，同時性能也處于最高水準。
收藏： 3466， 貢獻人數： 77， 程序提交次數： 1112， 建立日期： 2015年5月3日。
鏈接：https://github.com/NervanaSystems/neon
16. Lasagne
Lasagne是一個輕量級的庫，可用于在Theano上建立和訓練神經網絡。
收藏： 3417， 貢獻人數：64， 程序提交次數： 1150， 建立日期：2014年9月7日。
鏈接：https://github.com/Lasagne/Lasagne
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