初略看過網路整理資料，許多的 Machine Learning Libraries到底該如何選擇？每一個Library各有專攻的特色，應在特定情況下有較好結果。沒有最好的 Library，而是依照問題挑選合適的 Library。

在網路上有豐富的Tensorflow學習資源。(2017，林大貴) Tensorflow可在 CPU、GPU、TPU上執行，能運用於不同作業平台及雲端環境，還能運用在 IoT 的 Raspberry Pi。透過Tensorflow建構模型需要設計許多底層操作，建構在其之上的高階深度學習工具Keras，可透過簡易方式建構複雜的深度學習模型。

2019，Wiki，Comparison of deep-learning software
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep-learning_software

2019，KAROL PRZYSTALSKI，Machine Learning Libraries Overview: Top 10 Libraries and Frameworks You Should Know
https://codete.com/blog/machine-learning-libraries-overview-top-10-libraries-and-frameworks-you-should-know/

2019，Oleksii Kharkovyna，Top 10 Best Deep Learning Frameworks in 2019
https://towardsdatascience.com/top-10-best-deep-learning-frameworks-in-2019-5ccb90ea6de

2017，林大貴，Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用