在深度学习领域，有多个优秀的软件工具可供选择，具体如下：

Fastai

特点：Fastai 是一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的Python库。它简化了模型训练和部署的过程，并提供了丰富的预训练模型和高级功能，广泛应用于图像分类、文本生成、推荐系统等领域。

Keras

特点：Keras 是一个高级深度学习API，支持多种后端（如TensorFlow和Theano），使得开发者可以使用相同的代码在不同的平台上运行。Keras 的代码风格简洁易懂，非常适合新手快速上手。

TensorFlow

特点：TensorFlow 是由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种编程语言（如Python、C++和Java）。它提供了丰富的工具和库，如TensorBoard、tf.data 和tf.keras，可以帮助开发者更好地可视化、优化和调试模型。

PyTorch

特点：PyTorch 是由 Facebook 开发的深度学习框架，采用动态计算图，使得模型的开发和调试更加直观和灵活。它的 Python API 非常友好，易于上手，并且支持丰富的工具和库，如torch.nn、torch.optim 和torchvision。

Caffe

特点：Caffe 是一个以表达、速度和模块化为中心的深度学习框架。它支持多种编程语言和操作系统，适合进行深度学习模型的训练和部署。

PaddlePaddle （飞桨）：

特点：PaddlePaddle 是百度推出的深度学习平台，具备强大的深度学习模型开发、训练、预测和部署能力。它在多项技术上有优于后者的表现，并且支持多种硬件平台。

ModelArts

特点：

ModelArts 是华为推出的AI开发平台，适合初学者快速入门，并且支持多种深度学习框架和工具。

根据以上信息，以下是一些建议：

对于初学者：Keras 和 PyTorch 是非常好的入门选择，因为它们的API设计简洁，易于上手。

对于需要快速原型开发：Fastai 是一个很好的选择，它提供了丰富的预训练模型和高级功能，可以显著加快开发速度。

对于需要大规模分布式训练：TensorFlow 和 PaddlePaddle 是更合适的选择，它们在分布式训练和硬件支持方面表现出色。

对于需要高性能计算：Caffe 是一个值得考虑的框架，它在计算性能和模型部署方面具有优势。

最终选择哪个工具取决于你的具体需求、项目规模和个人偏好。建议先尝试几个工具，找到最适合自己的那一个。