深度学习框架是用于训练和部署深度学习模型的一组软件工具。它们为研究人员、开发人员和数据科学家提供了一种高效、灵活的方式来构建、训练和测试机器学习模型。在当前，最流行的深度学习框架包括：
1. tensorflow: 由google开发，是一个开源的计算平台，用于数值计算和数据分析。它支持多种编程语言（如python、c++、java等）并拥有庞大的生态系统，包括许多第三方库和工具。tensorflow的灵活性和易用性使其成为了许多企业和学术界的首选。
2. pytorch: 同样由google开发，是一个轻量级的深度学习框架，专为gpu加速设计。它提供了丰富的功能和高级抽象，使得开发者能够快速地构建和部署深度学习模型。pytorch的社区非常活跃，有大量的教程、文档和资源可供学习。
3. keras: 是由facebook开发的深度学习框架，它是基于tensorflow的一个高级接口。keras提供了更高层次的抽象，使得模型的构建和训练更为直观和简单。它适合那些熟悉tensorflow但希望使用更高级别抽象的开发者。
4. scikit-learn: 虽然不是传统意义上的深度学习框架，但scikit-learn是一个非常强大的机器学习库，它包含了许多深度学习算法的实现。scikit-learn适用于需要处理大规模数据集或进行复杂模型训练的场景。
5. deeplearning4j: 是一个独立的深度学习引擎，它提供了一套完整的深度学习工具集，包括模型定义、编译、优化、训练、评估和部署等功能。deeplearning4j旨在提供一个与tensorflow和pytorch相兼容的接口，使得开发者可以选择最适合自己项目需求的工具。
6. paddlepaddle: 由中国公司百度开发，是一个专为中文用户设计的深度学习框架。paddlepaddle以其简洁的代码风格、易用的api和强大的数学运算能力而受到欢迎。它支持多种编程语言，并且有大量针对paddlepaddle优化的训练和推理引擎。
7. mxnet: 是一个高性能的深度学习框架，由apache软件基金会维护。mxnet专注于提供高性能的深度学习服务，包括模型定义、编译、优化、训练、评估和部署等。它的社区非常活跃，提供了丰富的教程和示例项目。
8. chainer: 是一个基于python的深度学习框架，由facebook开发。chainer提供了类似于tensorflow的高级抽象，并且具有类似tensor的操作方式。它支持多种硬件加速（如cuda、nvidia gpu），并且有一个活跃的社区和大量的第三方库。
9. theano: 是另一个由google开发的深度学习框架，它在早期被广泛使用，但由于其性能问题和社区支持不足而逐渐被其他框架取代。theano提供了一些独特的特性，如自动求导和符号数学运算，但它已经很少被更新和维护了。
10. xgboost: 是一个用于分类和回归任务的开源决策树框架，而不是一个深度学习框架。xgboost使用gbdt（gradient boosting decision tree）算法，通过树状结构来学习特征的重要性，并做出预测。它广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域，尽管它并不是一个深度学习框架，但它的强大功能和广泛的应用使其成为一个值得考虑的选择。
总之，选择哪个深度学习框架取决于具体的项目需求、团队技能、硬件配置以及对社区支持的需求。对于大多数现代项目而言，tensorflow、pytorch或keras可能是最合适的选择，因为它们提供了广泛的支持和社区资源。然而，对于特定的项目或场景，可能会有更适合的框架可供选择。
