深度学习框架的主要功能是什么？

深度学习框架的主要功能包括以下几个方面：

神经网络的定义和配置

深度学习框架提供了一组API和工具，可以方便地定义和配置神经网络模型的结构和参数，例如层、激活函数、优化器等。

训练和优化

深度学习框架提供了计算引擎，可以执行神经网络模型的前向传播和反向传播算法，并进行梯度计算和参数更新，从而实现模型的训练和优化。

数据管理和预处理

深度学习框架提供了数据管理和预处理工具，可以加载和处理训练数据和测试数据，并进行数据增强和批量处理等操作，从而提高模型的鲁棒性和泛化性能。

硬件加速和分布式计算

深度学习框架支持在多个GPU或分布式系统上进行高效的并行计算和训练，从而加速模型的训练和优化过程。

模型的部署和推理

深度学习框架支持将训练好的模型部署到不同的硬件平台上，并进行推理和预测，从而实现模型的应用。