在人工智能开发工具大全中，有多个工具适用于深度学习。这些工具提供了丰富的功能和库，帮助开发者在深度学习任务中进行模型训练、优化和部署。

TensorFlow是一个广泛使用的开源深度学习框架，它提供了一系列的工具和库，用于构建和训练深度神经网络模型。TensorFlow具有灵活的架构和高性能的计算能力，可适用于各种规模的深度学习任务。

其次，PyTorch是另一个流行的开源深度学习框架，它提供了类似于TensorFlow的功能，并具有简洁的API设计。PyTorch具有动态计算图的特性，使得模型的定义和调试更加灵活和直观。

Caffe是一个专注于卷积神经网络的开源深度学习框架，它提供了高效的计算和内存管理，适用于图像分类、目标检测和分割等任务。Caffe具有简洁的网络定义语言和训练接口，使得模型的构建和训练更加方便。

Keras是一个高级深度学习框架，它提供了简洁的API和易于使用的接口，使得模型的构建和训练变得简单快捷。Keras可以作为TensorFlow、Theano或CNTK的后端，提供了丰富的深度学习功能和模型库。

MXNet是一个可扩展的深度学习框架，它具有高效的计算和内存管理，适用于大规模的深度学习任务。MXNet提供了多种编程语言的接口，如Python、R和Julia，以满足不同开发者的需求。

Torch是一个基于Lua编程语言的深度学习框架，它提供了丰富的深度学习功能和模型库，并具有高效的计算能力。Torch的设计注重灵活性和可扩展性，使得模型的定义和训练更加自由和可控。

除了以上提到的框架，还有许多其他的工具适用于深度学习，如Theano、Caffe2、Chainer等。这些工具都提供了各种各样的功能和库，以满足不同深度学习任务的需求。

总而言之，人工智能开发工具大全中有多个工具适用于深度学习，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras、MXNet、Torch等。这些工具提供了丰富的功能和库，帮助开发者进行深度学习模型的构建、训练和部署。开发者可以根据自己的需求和偏好选择适合自己的工具进行深度学习开发。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士采用了动态互联的方式, 来呈现您的绝妙创意，旨在化繁为简、无缝地集思广益、并以直观功能释放出您全部的创造力与潜能。