TensorFlow的tensor，它相当于N维的array或者list，与MXNet类似，都是采用了以python调用的形式展现出来。某个定义好的tensor的数据类型是不变的，但是维数可以动态改变。用tensor rank和TensorShape来表示它的维数（例如rank为2可以看成矩阵，rank为1可以看成向量）。tensor是个比较中规中矩的类型。唯一特别的地方在于在TensorFlow构成的网络中，tensor是唯一能够传递的类型，而类似于array、list这种不能当成输入。
值得一提的是cuda-convnet采用的数据结构是NVMatrix，NV表示数据分配在gpu上，即将所有变量都当成矩阵来处理，它只有两维，它算是最早用cuda实现的深度学习框架，而上面三种框架都采用了多维可变维的思想，这种可变维在用矩阵做卷积运算的时候是很有效的。
2.网络实现方式Caffe是典型的功能（过程）计算方式，它首先按照每一个大功能（可视化、损失函数、非线性激励、数据层）将功能分类并针对部分功能实现相应的父类，再将具体的功能实现成子类，或者直接继承Layer类，从而形成了XXXLayer的形式。然后将不同的layer组合起来就成了net。
MXNet是符号计算和过程计算混合[5]，它设计了Symbol大类，提供了很多符号运算的接口，每个symbol定义了对数据进行怎样的处理，symbol只是定义处理的方式，这步还并未真正的执行运算。其中一个需要注意的是symbol里面有Variable，它作为承载数据的符号，定义了需要传递什么样的数据给某个Variable，并在后续的操作中将数据绑定到Variable上。下面的代码是一个使用示例，它实现了将激励函数连接到前面定义好的net后面，并给出了这一个symbol的名字和激励函数类型，从而构造出net。下图左边部分是定义symbol的合集，中间将数据绑定到Variable上之后变成了右边真正的执行流程图。
net = mx.symbol.Activation(data=net,, act_type="relu")
TensorFlow选择的是符号计算方式，它的程序分为计算构造阶段和执行阶段，构造阶段是构造出computation graph，computation graph就是包含一系列符号操作Operation和Tensor数据对象的流程图，跟mxnet的symbol类似，它定义好了如何进行计算（加减乘除等）、数据通过不同计算的顺序（也就是flow，数据在符号操作之间流动的感觉）。但是暂时并不读取输入来计算获得输出，而是由后面的执行阶段启动session的run来执行已经定义好的graph。这样的方式跟mxnet很相似，应该都是借鉴了theano的想法。其中TensorFlow还引入了Variable类型，它不像mxnet的Variable属于symbol（tf的operation类似mxnet的symbol），而是一个单独的类型，主要作用是存储网络权重参数，从而能够在运行过程中动态改变。tf将每一个操作抽象成了一个符号Operation，它能够读取0个或者多个Tensor对象作为输入(输出)，操作内容包括基本的数学运算、支持reduce、segment（对tensor中部分进行运算。例如tensor长度为10，可以同时计算前5个，中间2个，后面三个的和）、对image的resize、pad、crop、filpping、transposing等。tf没有像mxnet那样给出很好的图形解释或者实例(可能因为我没找到。。)，按照自己的理解画了一部分流程图。有点疑惑的是，为什么要设计Variable，tf给出的一个alexnet的example源码中，输入数据和权重都设置成了Variable，每一层的输出并未直接定义，按照tf的说法，只有tensor类型能够在网络中传递，输出的类型应该是tensor，但是由于输入和权重改变了，输出应该也在随着改变，既然如此，为何不只设计一个tensor，让tensor也能动态改变。
就设计而言，TensorFlow相对于其他两个更像是一种通用的机器学习框架，而不是只针对cnn或rnn，但就现在的性能而言，tf的速度比很多开源框架都要差一点[6]。
3.分布式训练Caffe和TensorFlow没有给出分布式的版本，MXNet提供了多机分布式，因而前两者只有如何控制使���多gpu。Caffe通过直接在执行指令后面加上-gpu 0,1来表示调用两个gpu0和1，只实现了数据并行，也就是在不同的gpu上执行相同网络和不同数据，caffe会实例化多个solver和net让每次处理的batch_size加倍。TensorFlow则能够自己定义某个操作执行在哪个gpu上，通过调用with tf.device(‘/gpu:2’)表示接下来的操作要在gpu2上处理，它也是数据并行。MXNet通过执行脚本时指定多机节点个数来确定在几台主机上运行，也是数据并行。MXNet的多gpu分配和它们之间数据同步是通过MXNet的数据同步控制KVStore来完成的。