Caffe，由伯克利视觉与学习中心开发，其GreenTea项目对OpenCL提供非正式支持。Caffe另有支持OpenCL的AMD版本。
Torch，基于Lua语言的科学计算框架，使用范围广，其项目CLTorch对OpenCL提供非正式支持。
Theano，由蒙特利尔大学开发，其正在研发的gpuarray后端对OpenCL提供非正式支持。
DeepCL，由Hugh Perkins开发的OpenCL库，用于训练卷积神经网络。
对于刚进入此领域、希望选择工具的人来说，我们的建议是从Caffe开始，因为它十分常用，支持性好，用户界面简单。利用Caffe的model zoo库，也很容易用预先训练好的模型进行试验。
4.2. 增加训练自由度
有人或许以为训练机器学习算法的过程是完全自动的，实际上有一些超参数需要调整。对于深度学习尤为如此，模型在参数量上的复杂程度经常伴随着大量可能的超参数组合。可以调整的超参数包括训练迭代次数、学习速率、批梯度尺寸、隐藏单元数和层数等等。调整这些参数，等于在所有可能的模型中，挑选最适用于某个问题的模型。传统做法中，超参数的设置要么依照经验，要么根据系统网格搜索或更有效的随机搜索来进行。最近研究者转向了适应性的方法，用超参数调整的尝试结果为配置依据。其中，贝叶斯优化是最常用的方法。
