一、caffe

caffe是由伯克利視覺學習中心(BVLC)開發的開源深度學習框架。其代碼結構相對簡單，模塊化的設計使得新手更容易上手。對于初次嘗試閱讀深度學習框架源代碼的研究者來說，caffe是一個很好的起點。

二、theano

theano是一個用于定義、優化和計算數學表達式的Python庫，特別是那些涉及張量運算的表達式。其代碼結構相對復雜，但為高度優化提供了強大的底層接口，可能需要一定的數學背景來更好地理解。

三、torch

torch基于Lua語言，是一個廣泛使用的深度學習框架。雖然Lua語言可能不如Python流行，但torch的設計模塊化，且提供了豐富的擴展包。對于熟悉Lua或尋求更底層控制的人來說，torch是一個不錯的選擇。

四、mxnet

mxnet旨在提供靈活性和效率，支持多種語言接口，如Python、Scala和Julia。其源代碼結構既復雜又模塊化，對于有一定經驗的研究者來說，mxnet提供了很好的平衡點。

五、tensorflow

tensorflow由Google Brain團隊開發，已經成為深度學習領域的主流框架。其源代碼結構復雜且文檔完備，但可能需要更多時間來理解其各個組件和底層原理。

延伸閱讀

選擇閱讀哪個框架的源代碼取決于個人的經驗、目標和背景知識。以下是一些針對不同目的的建議和分析：

入門者：對于深度學習新手，從一個結構簡單、易于理解的框架開始總是更好的。如上所述，caffe是這樣一個選項。不僅因為它的代碼結構相對直觀，還因為它有大量的教程和社區資源，這可以為初學者提供很大的幫助。深度學習研究者：對于那些希望在研究中實現新的方法或對現有方法進行修改的人，一個高度模塊化和可擴展的框架是關鍵。在這方面，torch和mxnet可能更合適。這兩個框架的模塊化設計使得添加新的功能和優化方法變得相對簡單。大規模部署：如果目標是在生產環境中部署深度學習模型，那么高效率和穩定性是關鍵。tensorflow在這方面有明顯的優勢，不僅因為它的性能優化，還因為Google為其提供的大量支持。跨平臺和多語言支持：如果需要在不同的平臺或使用不同的編程語言部署模型，mxnet可能是優異選擇。它支持多種語言，如Python、Scala、Julia和C++，并且可以輕松部署到各種設備上，從移動設備到大型服務器。

最后，獨立于選擇哪個框架，一項優異實踐是參與框架的社區。通過閱讀論壇、向開源項目貢獻代碼或與其他用戶交流，可以獲得寶貴的經驗和洞見，幫助更快地掌握框架的細節。