我正在为我的深度学习项目寻找更高层的抽象。
最近很少有人怀疑。
我真的很困惑哪个更积极地维护tflearn（docs）或tensorflow.contrib.learn。但项目是不同的，并积极贡献给Github。我没有找到为什么人们以这种方式工作，同样的目标，相同的名称，但工作方式不同。
这还不够，我们也有skflow，为什么我们分别有这个项目，这就是为了模仿scikit-学习深度学习的功能（就像 tflearn 做）。
有越来越多的人选择，将来会保留哪一个？
有什么想法吗？
PS ：我知道这可能会被关闭。但我肯定会先得到一些答案。想要关闭的人请注意在评论中删除原因/提示/链接
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keras（https://keras.io/）怎么样？它很容易使用。但是你可以用它做几乎所有你需要的东西。它使用theano或tensorflow作为后端。 Kaggle比赛通常使用keras解决（例如https://github.com/EdwardTyantov/ultrasound-nerve-segmentation）。
编辑：
因为你没有指定python，如果你寻找更多的抽象，我也会推荐matconvnet。