选择适合自己的深度学习框架通常取决于以下几个因素：
熟悉程度：选择一个你熟悉或者容易学习的框架会帮助你更快地上手和解决问题。如果你已经有一定的经验，可以选择更为复杂的框架，如TensorFlow或PyTorch。如果你是初学者，可以选择更简单易用的框架，如Keras。
项目需求：根据你的项目需求选择框架。例如，如果你需要快速原型设计并且易于调试，可以选择Keras。如果你需要更高的灵活性和性能，可以选择TensorFlow或PyTorch。
社区支持：选择一个有活跃社区支持的框架会帮助你更快地解决问题和学习新技能。TensorFlow和PyTorch拥有庞大的社区，提供大量的文档和教程，并且有许多开源项目可供参考。
性能要求：如果你的项目需要处理大规模数据或者需要高性能计算，可以选择TensorFlow或PyTorch等性能较好的框架。如果你的项目对性能要求不高，可以选择更为简单的框架。
总的来说，选择适合自己的深度学习框架需要根据自己的技能水平、项目需求和性能要求来综合考虑，最终选择一个最适合自己的框架。
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