选择深度学习软件时，可以考虑以下几个关键因素：
应用领域
图像和视频处理：TensorFlow和PyTorch在计算机视觉领域表现出色，有大量的工具和预训练模型可供使用。
自然语言处理：Keras对文本处理更友好，适合快速原型开发和训练语言模型。
语音识别：DeepLearningKit等工具支持语音识别任务，且与苹果设备集成良好。
易用性
初学者：Keras以其简洁和易用性著称，适合快速上手和原型开发。
有经验的开发者：TensorFlow和PyTorch功能强大，灵活性高，但学习曲线相对陡峭。
社区支持
TensorFlow和PyTorch：这两个框架都有庞大的社区支持，有大量的教程、文档和解决方案。
国产框架：如百度的PaddlePaddle和旷世的框架也提供了良好的社区支持。
性能
TensorFlow：在工业级应用中表现出色，支持分布式计算和多GPU，适合大规模数据处理和复杂模型训练。
PyTorch：虽然计算图是动态的，但在某些情况下可能比TensorFlow稍慢一些，但它的灵活性和易用性使其在研究和快速原型开发中非常受欢迎。
生态系统
TensorFlow：拥有丰富的工具和库，如TensorBoard、tf.data和tf.keras，适合研究和企业级应用。
PyTorch：虽然生态系统相对较新，但已经有很多优秀的工具和库，如TorchServe和TorchText。
部署
TensorFlow：可以部署在CPU、GPU、TPU等多种设备上，且有移动设备API。
PyTorch：同样支持多种设备，且有易于使用的部署工具。
建议
初学者：如果这是你第一次接触深度学习，并且希望快速上手，Keras是一个非常好的选择。它的简洁性和友好的Python API会让你很快就能构建和测试模型。
有经验的开发者：如果你已经有一定的深度学习基础，并且需要在项目中应用深度学习，TensorFlow和PyTorch都是很好的选择。TensorFlow在工业级应用中表现出色，而PyTorch在研究和快速原型开发中非常受欢迎。
特定领域应用：根据你的具体应用领域（如图像处理、自然语言处理等），选择在该领域表现最好的框架。例如，计算机视觉领域可以选择TensorFlow或PyTorch，语音识别领域可以考虑DeepLearningKit。
最后，建议多了解各个框架的社区资源、教程和案例，以便更好地选择适合自己需求的深度学习软件。