高效性：Caffa使用C++编写，特别是在GPU上运行时，能够处理大规模数据集，并且训练速度快。它与cuDNN结合使用时，能够在K40 GPU上以每张图片1.17ms的速度运行AlexNet模型。
灵活性：Caffa的网络结构和参数可以自定义，适用于不同的深度学习任务。用户可以根据需要选择预训练模型或从头开始定义自己的网络结构。
可扩展性：Caffa可以通过添加新的层和功能来扩展，这使得它能够适应新的研究和应用需求。它还支持多种后端，如CUDA和OpenCL，使得它可以在多种设备上运行并进行优化。
易用性：Caffa的模型和优化设置都是以文本形式提供的，这降低了新手上手的难度。它还提供了预训练的权重，方便用户快速开始实验。
开放性：Caffa的代码是开源的，用户可以自由地访问和修改代码，同时可以参考公开的模型来复现研究结果。
社区支持：Caffa有一个活跃的社区，用户可以通过BSD-2协议参与开发和讨论，获取大量的文档和教程资源，有助于用户解决问题和快速上手。

1.3TensorFlow

1.3.1TensorFlow简介

TensorFlow 是一个采用数据流图(dataflow graph)进行数值计算的开源软件库。节点(node)在数据流图中表示数学操作，线(edge)则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算。

1.3.2TensorFlow的特点

TensorFlow的特点主要包括：

灵活性：TensorFlow不仅用于神经网络，还可用于其他计算场景。用户可以使用Python自定义计算图，甚至在没有现成操作时编写C++代码。
可移植性：它支持多种设备，从台式机、服务器、集群到移动设备都可以运行TensorFlow。这允许用户在单机上快速验证想法，并在需要时扩展到更大规模的计算资源上。
自动计算梯度导数：TensorFlow能够自动计算函数的导数，这使得用户可以专注于模型的定义与验证，而不必纠结于具体的求解细节。
多语言支持：TensorFlow支持C++、Python、Java、Go等多种编程语言的API，使得不同背景的开发者都能使用这一框架。
性能最优化：TensorFlow底层对线程、队列、异步操作有良好支持，可以发挥出硬件的全部性能。

1.4 PyThon

1.4.1 PyThon简介

PyThon是一种高层次的、结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

PyThon的创始人是荷兰程序员吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），他在1989年圣诞节期间开发了这个语言，最初是为了替代另一种名为ABC的语言。Python的第一个公开发行版是在1991年发布的。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法，特别是通过空白字符的使用来区分代码块，使得Python成为一门容易上手和学习的语言。同时，Python支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。此外，Python还拥有一个庞大的开源社区，提供了大量的库和框架，覆盖了科学计算、人工智能、网络服务器、数据分析、机器学习等众多领域。

考虑到 Python 在计算科学领域的领先地位,以及其生态完整性和接口易用性，几乎任何框架都不可避免地要提供Python接口。终于,在2017年,Torch的幕后团队推出了PyTorch。PyTorch不是简单地封装 Torch 提供的 Python 接口,而是对 Tensor 之上的所有模块进行了重构,并新增了先进的自动求导系统，成为当下最流行的动态图框架之一。

1.4.2 PyThon的特点

PyTorch 既可以看作为加入了GPU 支持的numpy。TensorFlow 与Caffe 都是命令式的编程语言，而且是静态的，即首先必须构建一个神经网络，然后一次又一次使用同样的结构；如果想要改变网络的结构，就必须从头开始。但是PyTorch通过一种反向自动求导的技术，可以让用户零延迟地任意改变神经网络的行为。
PyTorch 的设计思路是线性、直观且易于使用的，当用户执行一行代码时，它会忠实地执行，所以当用户的代码出现Bug 的时候，可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码，不会让用户在Debug 的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。
PyTorch 的代码相对于TensorFlow 而言，更加简洁直观，同时对于TensorFlow高度工业化的底层代码，PyTorch 的源代码就要友好得多，更容易看懂。深入API，理解PyTorch 底层肯定是一件令人高兴的事。