На каких фреймворках работал с глубоким обучением?

Чаще всего работал с фреймворками TensorFlow и PyTorch. TensorFlow удобен для промышленного применения и масштабирования, поддерживает как высокоуровневое API Keras, так и низкоуровневое программирование. PyTorch более гибкий и интуитивный, особенно популярен в исследовательских проектах благодаря динамическому вычислительному графу.

Пример создания простой нейронной сети на PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = SimpleNN()
input_tensor = torch.randn(5, 10)
output = model(input_tensor)
print(output)

Также использовал Keras для быстрого прототипирования моделей.