一、深度学习框架

深度学习框架，比如Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要 import caffe、import tensorflow。

应用优势：

深度学习框架的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，你可以依据需要，使用已有的模型，模型的参数你自己训练得到，你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer，或者是在顶端选择自己需要的分类器和优化算法（比如常用的梯度下降法）。

当然也正因如此，没有什么框架是完美的，就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木，所以不同的框架适用的领域不完全一致。

总的来说深度学习框架提供了一系列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就 需要用户自己去定义，然后调用深度学习框架的函数接口使用用户自定义的新算法。

深度学习框架—关于组件

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