深度学习是一种机器学习的分支，它通过模拟人类大脑的神经网络结构来实现数据的学习和分析。在深度学习领域，有许多流行的软件工具和框架可以帮助开发人员进行深度学习模型的设计和训练。以下是一些常用的深度学习软件：

深度学习软件

1、TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，可用于构建各种类型的神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

2、PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架，提供动态计算图的特性，使得模型的调试和修改更加方便。

3、Keras：一个高级神经网络API，可在TensorFlow、Theano和CNTK等后端引擎上运行，使得模型的构建和训练变得更加简单。

4、Caffe：一个专注于卷积神经网络的深度学习框架，具有高效的计算性能和易用的接口。

5、MXNet：一个支持多种编程语言的深度学习框架，提供灵活的接口和高效的计算性能。

这些深度学习软件工具都具有各自的特点和优势，开发人员可以根据自己的需求和项目要求选择合适的工具来进行深度学习模型的开发和训练。