深度学习作为机器学习和人工智能的一个重要分支，对于计算机的运算学习和模式识别至关重要。随着技术的发展，深度学习工具不断更新，以适应不断变化的挑战和分析模式。这些工具负责处理计算机数据和模式，以支持决策制定。它们通过算法实现预测分析。
以下是当前顶级的深度学习工具列表：
TensorFlow是一个多语言接口的开源软件库，支持Go、Java和Python等语言。它允许图形化可视化，包含用于构建和部署的模型，包括嵌入式和移动设备。TensorFlow社区提供帮助，拥有高效的文档设施，适用于计算机视觉、文本分类、图像处理和语音识别等任务。它适用于具有多层的大型神经网络，适合分类、理解、创建、发现和预测等任务。
Keras是一个用Python编写的深度学习库，包含适用于Web、移动设备和Java虚拟机的模型。它提供可扩展性、模块性和极简主义，提供构建不同类型神经网络的高级抽象。Keras能够在Tensor和图形处理单元（TPUs和GPUs）上实现分布式深度学习模型，能够在Theano、TensorFlow和CNTK上运行，支持多输入和多输出训练，并内置数据增强和预处理的实用工具。
PyTorch是另一个开源的机器学习库，从Python开发到移动设备部署的无缝处理，适应C++接口，允许低延迟和高性能应用。它支持不同GPU以实现深度学习模型，并包含ONNX标准格式（Open Neural Network Exchange）的直接接口。PyTorch提供了一个强大的生态系统库，以实现高效开发。
OpenNN适合非技术专家使用，因为它不需要编程即可创建神经网络。它在速度执行和内存分配方面效率很高，允许归一化、特征缩放和自动微分。用户界面易于学习，适用于数据管理等功能，易于从神经设计师工具中解释，快速训练，节省时间。
CNTK，或称微软认知工具包，是一个开源的深度学习框架，可在商业规模上使用。它支持C++、C和Python等不同编程语言，并与Microsoft Azure集成。CNTK允许轻松组合不同的深度学习模型，如深度前馈神经网络、递归神经网络和卷积神经网络。它提供模型编程语言BrainScript，能够自并行化和在不同服务器和GPU上进行微分。CNTK支持Java应用程序的评估，并提供对不同学习方法的支持，如监督、强化、无监督学习和生成对抗网络。
MXNet是由Apache提供的开源深度学习框架，其7.0版本于2016年发布。它适用于文本分类、自然语言处理、计算机视觉和时间序列等不同功能。MXNet支持符号和命令式编程功能，以及自动微分和梯度优化功能。其效率体现在与Horovod和服务器的双重参数兼容性，用于训练和性能优化。MXNet支持Perl、Scala、Java、C++、R、Clojure等多种编程语言，并包含预训练模型，提供详细灵活的Python API，具有高效的可扩展性选项。
DeeplearningKit是一个开源的深度学习框架，与OS X、Apple iOS和tvOS等操作系统兼容。它使用卷积神经网络在Apple设备上执行图像识别，使用Metal进行GPU加速，使用Swift进行应用集成。
Deeplearning4J支持Scala、Kotlin、Clojure和Java等基于Java虚拟机的语言。它能够管理大型文本集，并使用向量空间和主题模型执行NLP任务。Deeplearning4J支持Apache Hadoop和Spark的集群训练，执行多种实现，如深度信念网络、递归神经张量网络、Boltzmann机、word2vec、深度自编码器、去噪自编码器、doc2vec和GloVe。它支持迁移学习、GPU加速和深度强化学习。
Darknet是一个快速且易于安装的框架，由于其在CUDA和C中的框架，具有良好的性能。它与GPU和CPU计算兼容，简化了时间序列预测、图像分类和NLP，并支持多种神经网络架构。Darknet提供了命令行界面。
PlaidML与Windows、MacOS和Linux等操作系统集成，包含对新平台和GPU的图兼容性支持。它提供从嵌入式到新处理器的模块化硬件支持，并与ONNX、TensorFlow等深度学习框架集成。PlaidML适合实验目的，允许自动微分，并与Python集成。
不同的角色处理深度学习工具箱（如Matlab深度学习工具箱）并需要具备机器学习的实际经验，如scikit-learn、Keras和TensorFlow。他们的薪资如下表所示：
| 职位 | 平均薪资（INR） |
|---|---|
| 深度学习工程师 | 100万 |
| 深度学习软件工程师 | 110万 |
| 研究分析师 | 55万 |
| 深度分析师 | 73万 |
| 生物信息学 | 53万 |
| 软件开发者 | 90万 |
| 研究助理 | 47万 |
对有才华和技能的专业人士的需求不断增长，为有技能的候选人创造了空间。拥有正确的经验和精确选择的工具对于获得工作至关重要。上述深度学习工具是2024年当前趋势之一。技能集中有它们吗？如果没有，继续学习并在深度学习领域发光发热。记住使用创新思维来证明能力。