TF 和 MXNet 相对于 Caffe
1）编程粒度更细了：Layer 级别 -> OP级别，能实现更复杂的NN结构；
2）结构化符号编程：自动求导，这样就可以像写数据公式一样写模型，搭建NN；
3）静态图：像是一种新的（深度学习描述）语言；
Caffe2也意识到了
FB release PyTorch，去除了 Graph机制，更适合 academic，但是牺牲了效率和优化时机
开源出来 CPU GPU，内部有TPU
【Tensorflow】辅助工具篇——tensorflow slim(TF-Slim)介绍
二少带你学习TensorFlow框架原理——1 异构框架选择
原文：https://www.cnblogs.com/cx2016/p/13818940.html