深度学习框架是一种软件工具，用于支持和简化深度学习算法的设计、训练和部署。深度学习框架提供了一组API和工具，可以方便地定义和训练神经网络模型，并在不同的硬件上进行优化和部署。
深度学习框架通常包括以下几个部分：
- 前端API：用于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。
- 计算引擎：用于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。
- 数据管理和预处理：用于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。
- 硬件加速和分布式计算：用于在多个GPU或分布式系统上进行高效的并行计算和训练。
