常用的深度学习框架及知名模型

1. TensorFlow

• 知名模型：
  • Inception（GoogLeNet）、MobileNet、NASNet、EfficientNet、BERT、DeepLab、Mask R-CNN、ResNet（官方实现）
• 流行度/应用：
  • 工业界和学术界都极为流行，Google全家桶（如TPU、Colab、TF Serving）支持，产业部署广泛，NLP、CV、语音等全领域覆盖。

2. PyTorch

• 知名模型：
  • ResNet、DenseNet、VGG、YOLOv5/v7/v8（官方/社区实现）、Detectron2（Facebook）、Fairseq（NLP）、StyleGAN、BigGAN、BERT、GPT-2/3（部分社区实现）
• 流行度/应用：
  • 学术界最流行，工业界也快速普及，研究创新首选，社区活跃，NLP、CV、生成模型等领域广泛应用。

3. Keras

• 知名模型：
  • Xception、MobileNet、ResNet、VGG、Inception（Keras官方实现）
• 流行度/应用：
  • 教学、快速原型开发首选，易用性极高，常作为TensorFlow的高级API。

4. Caffe

• 知名模型：
  • AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet（早期实现）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）
• 流行度/应用：
  • 2015-2017年CV领域最流行，嵌入式和移动端部署多，现新项目较少用，老项目和部分工业场景仍有应用。

5. MXNet

• 知名模型：
  • GluonCV模型库（YOLOv3、SSD、Faster R-CNN、ResNet等）、GluonNLP（BERT、ELMo等）
• 流行度/应用：
  • 亚马逊云（AWS）官方深度学习框架，分布式训练强，工业界有一定应用，学术界影响力一般。

6. PaddlePaddle

• 知名模型：
  • ERNIE（百度自研NLP模型）、PP-YOLO、PaddleOCR、PaddleDetection、PaddleSeg
• 流行度/应用：
  • 国内产业界（尤其是百度及合作伙伴）广泛应用，中文NLP、OCR、CV等领域有较大影响力。

7. ONNX Runtime

• 知名模型：
  • 支持所有ONNX格式模型，如YOLOv5/v8、ResNet、BERT、GPT-2/3、MobileNet等（需先转换为ONNX）
• 流行度/应用：
  • 跨平台推理部署首选，微软、阿里、百度等大厂云服务支持，工业界部署广泛。

8. MindSpore

• 知名模型：
  • MindSpore官方模型库（ResNet、BERT、YOLOv3、MobileNet等）、华为昇腾AI芯片配套模型
• 流行度/应用：
  • 华为及其生态圈、国产AI芯片、端-边-云协同场景，国内影响力逐步提升。

9. Chainer

• 知名模型：
  • ChainerCV（SSD、Faster R-CNN等）、ChainerRL（强化学习）
• 流行度/应用：
  • 日本学术界曾流行，现已被PyTorch取代，官方已停止维护。

10. Theano

• 知名模型：
  • 早期Keras模型、Lasagne、Blocks等
• 流行度/应用：
  • 历史意义大，已停止维护，现已被TensorFlow、PyTorch取代。

流行度简要排名（2024年）

1. PyTorch（学术界第一，工业界快速增长）
2. TensorFlow（工业界第一，学术界次之）
3. Keras（作为TF高级API，教学和原型开发流行）
4. PaddlePaddle（中国市场影响力大）
5. ONNX Runtime（跨平台推理部署流行）
6. Caffe/MXNet/MindSpore（特定领域或厂商生态）

总结表