由 Pixel Bin 推出，使用深度学习算法，可以将低分辨率图像转换为高清版本，为像素化图像添加逼真细节和纹理，保持自然外观的同时有效提高分辨率。

由Google推出，专注于变换数值函数的机器学习框架，具备强大的自动微分、编译、矢量化等功能，支持GPU和TPU加速，与NumPy高度兼容，适合科研人员和开发者。

由百度研发，提供丰富的AI模型和工具，支持模型训练到部署的全流程。拥有强大的模型库、高效的训练速度及灵活的API接口，适用于多种深度学习场景。

免费开源的深度学习框架，支持多种编程语言，提供高效的GPU加速和分布式训练功能，简化模型开发、训练和部署过程。

由Pytorch Lightning团队推出的深度学习框架，专注于简化AI产品的开发流程，提供从模型训练到部署的一站式解决方案，支持快速迭代和大规模生产环境部署。

提供了一个高级神经网络API，支持快速实验，使用简单，文档丰富，支持多种神经网络模型，包括CNN、RNN等，具有强大的多GPU支持和分布式训练能力。

由知名机构维护的开源机器学习框架，提供灵活的API，支持多种模型构建，适用于研究和生产环境。强大的社区支持和丰富的资源使其成为机器学习爱好者的首选。

由UC伯克利研究推出的深度学习框架，擅长快速原型设计和模型部署，提供丰富的预训练模型和易于使用的API，适用于多种深度学习任务。

华为出品的深度学习框架，支持端边云全场景部署，具备自动微分、混合精度训练等强大功能，显著提高模型训练速度和效率。

由Google推出，支持大规模机器学习和深度学习模型的训练与部署。提供灵活架构，支持多平台运行，支持多种编程语言，如Python、C++和Java。

专为JVM语言设计的深度学习库，支持图像分类、自然语言处理等任务，与Spark和Hadoop集成，适用于大规模分布式训练，能够高效运行在多GPU环境中。

开源的深度学习优化库，提供低成本、高效的模型训练解决方案，支持分布式训练和混合精度训练，适用于大规模深度学习模型的训练。