深度學習框架是人工智能產業化落地的核心。當前，基于深度學習的人工智能算法主要依托計算機技術體系架構實現，深度學習算法通過封裝至軟件框架1的方式供開發者使用。軟件框架是整個人工智能技術體系的核心，實現對人工智能算法的封裝，數據的調用以及計算資源的使用，起到承上啟下的重要作用。
深度學習框架的分類。基于深度學習技術的服務及產品主要涉及到三類軟件框架，按照應用場景分為云端訓練、云端推斷以及端側推斷。不同應用場景任務不同，所需承載的計算及限制條件也存在差異，因此針對各場景計算工具的功能及性能要求均有不同。
深度學習訓練框架使用趨同。由于深度學習訓練框架技術及生態已經趨于成熟，從目前產業界實際使用情況來看，以 TensorFlow 及 Caffe/Caffe2 為引領的深度學習訓練框架占據了相對主導地位，PaddlePaddle，MXNet，PyTorch，Keras等主流訓練框架由于其各自特性也在業務部屬中得到了充分使用。
