一、Caffe
1、caffe
1、优点：简洁易用、快速
2、缺点：缺少灵活性，扩展难，依赖众多环境且难以配置，应用局限。
3、在Caffe中最主要的抽象对象是层，每实现一个新的层，必须要利用C++实现它的前向传播和反向传播代码。
4、如果想要新的层运行在GPU上，还需要同时利用CUDA实现这一层的前向传播和反向传播。
2、Caffe2
1、Caffe2是一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。
2、Caffe2的设计追求轻量级，在保护扩展性和高性能的同时，Caffe2也强调了便携性。
3、Caffe2从一开始就以性能、扩展、移动端部署作为主要设计目标。
4、Caffe2的核心C++库能提供高速和便携性，而其Python和C++API使用户可以轻松地在Linux、Windows、iOS、Android，甚至Raspberry Pi和NVIDIA Tegra上进行原型设计、训练和部署。
5、Caffe2继承了Caffe的优点
二、TensorFlow
1、TensorFlow
1、很大程度上，TensorFlow可以看作是Theano和后继者，它们不仅有一大批共同的开发者，设计理念也相似，都是基于计算图实现自动微分系统。
2、Ten