我知道Caffe使用通用矩阵到矩阵乘法（GEMM），它是基本线性代数子程序（BLAS）库的一部分，用于执行卷积运算。将卷积转换为矩阵乘法运算。我已提及以下文章。 https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/
我想了解Theano，Tensorflow，Pytorch等其他深度学习框架如何执行卷积运算。他们是否在后端使用类似的库。关于此主题可能有一些文章。如果有人可以指出我的意思或可以给出答案来解释。
PS：我在datascience.stackexchange.com上发布了相同的问题。由于我在那儿没有得到答复，因此我也将其张贴在这里。如果有更好的论坛来发布此问题，请告诉我。
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tensorflow的操作有多种选择。
对于GPU，使用cuda支持。大部分操作是使用cuDNN实现的，其中一些使用cuBLAS，而其他使用cuda。
您也可以使用openCL代替cuda，但是您应该自己编译tensorflow。
对于CPU，intel mkl用作blas库。
我对pytorch和theano不熟悉，但是下面列出了一些常用的blas库：