ディープラーニング・フレームワークは、第2フェーズに

下記の表にあるように、2018/9/23の時点でのgithub の Stars/Forks から
ディープラーニング・フレームワークの第1フェーズは、

　　1)、Keras + TensorFlow
　　2)、PyTorch 1.0 (PyTorch + ONNX + Caffe2)

で決まりです。

どうみても。。。他は、市場を取るのは無理です。ですが、そう考えないのであれば、お好きにって感じです。
(TensorFlowのForksの増分がCaffe、PyTorchのForks数より多いからね)

で、第2フェーズは、、どうなるか？
今までは、学習を中心に考えていたものが、
学習したモデルを推論側にスムーズに導入(移行)させるための Deploy を含めたものになると思います。
そう考えると、やっぱり、TensorFlow　は、「強い」ですよね。。。

それから、推論用の最適化のための何かが必要ですよね。
その一つとしては、あたしがこのブログでも何度も取り上げてきた、TensorFlow XLA 的なもの

　　・TensorFlow XLA
　　・Facebook Glow
　　・TVM、最近出てきた、Relay

これを考えると、、、

　　1)、Keras + TensorFlow + XLA => TensorFlow 2.0 ????
　　2)、PyTorch 1.0 (PyTorch + ONNX + Caffe2 + Glow)

と、やっぱり、2強、なんだよね。

それに、

　　3)、ONNX => Relay + TVM

かな。。。

来年にかけて、壮絶な争いが始まるよ。。。何しろ、今は、チャンスだからね。。。

Vengineerの妄想