学习深度学习时，可以选择以下几种主流的深度学习框架：

TensorFlow

特点：由Google Brain团队开发，支持多种编程语言（包括Python和C++），具有灵活性和可扩展性，可以在CPU、GPU、TPU等硬件上运行。TensorFlow拥有丰富的API和工具，应用场景广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。

适用人群：适合需要高性能计算和大规模数据处理的应用场景，以及需要广泛社区支持和丰富资源的用户。

Keras

特点：是一个高级深度学习框架，提供快速构建深度学习模型的方法，支持多种后端（包括TensorFlow、Theano和CNTK等）。Keras的API设计简单易懂，适合初学者和需要快速实现模型的场景。

适用人群：适合初学者和需要快速原型设计和模型实现的用户。

PyTorch

特点：由Facebook开发，采用动态计算图的方式，与TensorFlow的静态计算图不同。PyTorch的动态计算图可以提高模型训练的效率，支持更多的模型结构，并且易于使用和社区支持。

适用人群：适合需要高效模型训练和灵活模型结构的用户，尤其是那些已经熟悉Python和Numpy的用户。

Caffe

特点：由加州大学伯克利分校的贾扬清开发，是一个清晰而高效的开源深度学习框架，主要用于卷积网络。Caffe是用C++编写的，没有提供Python接口，因此对于需要使用ImageNet比赛网络模型的用户来说，Caffe是一个很好的选择。

适用人群：适合需要高性能卷积网络模型的用户，尤其是那些已经熟悉C++的用户。

MXNet

特点：是一个由Apache软件基金会维护的开源深度学习框架，支持多种编程语言（包括Python、R、Scala等），具有可扩展性和高效性。MXNet适用于各种深度学习任务，包括图像识别、自然语言处理等。

适用人群：适合需要多语言支持和高效计算的用户。

建议

初学者：建议从Keras开始，因为其API简单易懂，适合快速构建和测试深度学习模型。

进阶用户：可以根据具体需求选择TensorFlow或PyTorch。如果需要高性能计算和大规模数据处理，TensorFlow是一个很好的选择；如果需要灵活性和动态计算图，PyTorch可能更适合。

专业用户：如果需要使用特定领域的网络模型（如ImageNet比赛中的模型），Caffe可能是最佳选择。

多语言支持：如果需要使用多种编程语言，MXNet可能是一个好选择。

根据以上信息，你可以根据自己的需求和背景选择最适合自己的深度学习框架进行学习。