TF

구글이 만듦
: 그래프구조
Node와 Edge 를 사용한 방향성 그래프로 표현
다차원 배열의 텐서 사이의 연결을 풍부하게 표현

장점:
주로 이미지 인식, 반복 신경망 구성, 기계 번역, 필기 숫자 판별 등의
신경막 학습에 사용
단점:
어려움

케라스

텐서플로우의 모듈 버전.
시퀀스 모델로 레이러를 쉽게 순차적으로 쌓을 수 있음.
케라스 함수 API를 사용하여 쉽게 구성 가능

장점: 쉬움 , 미니 프로젝트에 적함
단점: 확장에 한계가 있고, 구현 범위가 다소 좁음.

Pytorch 페이스북이 만듦

텐서플로와 다르게 그래프가 동적으로 변화할 수 있음

장점: Define by run 방식으로 코드를 깔끔하고 직관적 작성 가능
학습 속도도 텐서보다 빠름. 메모리에서 연산을 하면서 신경망 사이즈를 최적으로 바꾸면서 동작
단점: 커뮤니티가 텐서플로우보다 작으나 점점 커지는 추세