深度学习框架及其选择指南

深度学习框架是一种软件工具集，用于构建和训练深度神经网络模型。它们提供了高级的抽象和接口，使得开发者能够更方便地设计、实现和优化复杂的深度学习模型。在选择适合自己的深度学习框架时，开发者需要考虑各种因素，包括框架的功能、性能、社区支持和易用性等。

以下是一些常见的深度学习框架及其特点，供开发者参考：

1. TensorFlow：TensorFlow 是由谷歌开发的开源深度学习框架，具有广泛的应用和强大的生态系统。它支持多种编程语言，包括 Python、C++ 和 Java，提供了丰富的高级和低级接口，可用于构建各种类型的深度学习模型。TensorFlow 还提供了 TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 等版本，用于移动设备和 Web 应用的部署。

   import tensorflow as tf
   
   # 创建一个简单的神经网络模型
   model = tf.keras.Sequential([
       tf