我是深度神经网络领域的新人。附近有各种深度学习框架。值得注意的是Theano，Torch7，Caffe以及最近开源的TensorFlow。我在他们的网站上提供了TensorFlow的几个教程。特别是MNIST dataset。我想这是每个深度学习框架的hello world。我还查看了here的教程。对此进行了详细解释，但他们没有提供任何深度学习框架的实践经验。那么哪个框架应该对初学者更好？我查询了Quora上提出的类似问题。有人说theano更难学，但它提供更多的控制，Caffe更容易，但它对网络的控制较少。 Tensorflow上没有任何内容，因为它是新的，但是从我所看到的文档不是那么好写，也似乎更难理解。所以作为一个新手我应该选择学习什么？
另一个问题，正如我所说，MNIST是每个深度学习框架的hello world，可以找到许多神经网络来识别MNIST数据集。因此，如果我使用相同的网络来检测其他数据集，比如说CIFAR-10数据集，它会起作用吗？我们只是说我将CIFAR-10数据集转换为灰度图像并将其转换为与MNIST数据集相同的维度。该模型是无效还是无法学习？或准确度不高或者什么？