用于构建神经网络的最广泛使用的框架是 TensorFlow、PyTorch 和 Keras。由 Google 开发的 TensorFlow 是一个用于构建和部署机器学习模型的综合库，特别适合生产环境。PyTorch 由 Meta 创建，因其动态计算图和易于实验而受到研究领域的青睐。Keras 现已集成到 TensorFlow 中，作为 tf.keras 提供高层 API，简化了模型创建，非常适合初学者。其他值得注意的框架包括 JAX（用于高性能计算）和 MXNet（以可扩展性著称），但 TensorFlow 和 PyTorch 因其广泛的工具和社区支持而在该领域占据主导地位。
TensorFlow 的优势在于其生态系统。它支持跨 CPU、GPU 和 TPU 进行部署，并包含 TensorFlow Lite（用于移动设备）和 TensorFlow Serving（用于生产 API）等工具。例如，开发者经常使用 TensorFlow 训练大规模视觉或语言模型，并通过云服务进行部署。另一方面，PyTorch 更适合快速原型开发。其“按运行定义”的方法允许开发者在训练过程中动态修改神经网络，这在研究环境中非常有用。OpenAI 的 GPT 模型和许多学术论文都依赖于 PyTorch。Keras 抽象化了底层细节，允许用户通过最少的代码堆叠层（例如 Dense、Conv2D）。例如，一个简单的卷积网络可以在 Keras 中用不到 20 行代码构建，使其易于进行快速实验。
选择框架时，请考虑您的用例和工作流程。TensorFlow 因其部署工具和静态图优化而成为生产系统的可靠选择。PyTorch 更适合需要灵活性的研究或项目，例如自定义损失函数或新颖架构。Keras（通过 tf.keras）在简单性方面取得平衡，同时利用 TensorFlow 的后端。社区资源也很重要：TensorFlow 和 PyTorch 拥有广泛的文档、教程和预训练模型（例如 TensorFlow Hub、PyTorch Hub）。对于神经网络新手，从 Keras 或 PyTorch 的高层 API 入手可以降低学习曲线。最终，选择通常取决于团队的熟悉程度、项目要求以及与现有工具（如数据管道或可视化库）的集成。