Pythonで深層学習スクリプトを開発するための、人気のある深層学習ライブラリーがいくつかある。最も広く使われているものをいくつか紹介しよう：

TensorFlow：Googleによって開発されたTensorFlowは、最も人気があり広く使われているディープラーニング・ライブラリの1つだ。ディープ・ニューラル・ネットワークの構築とトレーニングのためのさまざまなツールを提供し、CPUとGPUコンピューティングの両方をサポートしている。

PyTorch：Facebookによって開発されたPyTorchは、ニューラルネットワークを構築するための動的計算グラフアプローチを提供する、もう一つの人気のあるディープラーニングライブラリである。使いやすさと柔軟性で知られている。

Keras：KerasはTensorFlowの上に構築された高レベルのディープラーニングAPIである。ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、CPUとGPUコンピューティングの両方をサポートしている。

MXNet：Apacheによって開発されたMXNetは、複数のプログラミング言語をサポートする拡張性の高いディープラーニング・ライブラリだ。ディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングにおけるスピードと効率性で知られている。

CaffeCaffeはディープラーニング・ライブラリで、主にコンピュータ・ビジョンのタスク向けに設計されている。大量の画像データを高速かつ効率的に処理することで知られている。

最終的に、どのライブラリを使用するかは、あなたの特定のニーズや好み、そしてあなたが取り組んでいる深層学習タスクの種類によって異なります。
There are several popular deep learning libraries for developing deep learning scripts in Python. Here are some of the most widely used:

TensorFlow: Developed by Google, TensorFlow is one of the most popular and widely used deep learning libraries. It offers a range of tools for building and training deep neural networks and supports both CPU and GPU computing.

PyTorch: Developed by Facebook, PyTorch is another popular deep learning library that provides a dynamic computational graph approach to building neural networks. It is known for its ease of use and flexibility.

Keras: Keras is a high-level deep learning API that is built on top of TensorFlow. It offers a user-friendly interface for building and training neural networks and supports both CPU and GPU computing.

MXNet: Developed by Apache, MXNet is a highly scalable deep learning library that supports multiple programming languages. It is known for its speed and efficiency in training deep neural networks.

Caffe: Caffe is a deep learning library that is primarily designed for computer vision tasks. It is known for its speed and efficiency in processing large amounts of image data.

Ultimately, the choice of which library to use will depend on your specific needs and preferences, as well as the type of deep learning tasks you are working on.