申し訳ありませんが、機械学習にはさまざまなフレームワークがあり、そのコードや具体的な手順はまったく異なります。それらすべてを詳細に列挙すると膨大な回答になってしまうので、前回の回答は、ニューラルネットワークをトレーニングする一般的なステップです。ここでは、手始めに人気のあるフレームワークをいくつか紹介しよう：

- TensorFlow。TensorFlowは広く使われている深層学習フレームワークで、多くのドキュメントがあり、コミュニティからの助けもある。また、産業用アプリケーションのサポートも充実している。
- Keras。Kerasは、Pythonで書かれたTensorFlowやTheanoの上で動作する高レベルのAPIだ。Kerasは、一般的なユースケースにおけるユーザーアクションの数を最小化するため、ユーザーはより速く学習し、プロトタイプを作成することができる。
- Pytorch.Pytorchは、人気のあるTorchライブラリをベースにしたMLライブラリだ。主要なクラウドプラットフォームで広くサポートされており、強固なエコシステムライブラリを持っている。

ニューラルネットワークの目的、プログラミング言語の好み、ハードウェアなどに応じて、より良い提案をすることができます。詳細をお聞かせください。
I'm sorry, but there are many different frameworks for machine learning, whose code and specific steps can be quite different. Listing all of them in detail would lead to an enormous response, and the previous response is the general steps of training a Neural Network. Here are several popular frameworks to begin with:

- TensorFlow. Tensorflow is a widely used deep learning framework with a lot of documentation and helps from the community. It also has better support for industrial applications.
- Keras. Keras is a high-level API running on top of TensorFlow or Theano written in Python. It allows users to learn and prototype faster as it minimizes the number of user actions for common use cases.
- Pytorch. Pytorch is an ML library based on the popular Torch library. It is widely supported across major cloud platforms and has robust ecosystem libraries.

I can make better recommendations according to the purpose of your neural network, preference of programming language, hardware, etc. Would you like to provide more details?