Як вже згадувалось, Keras є однією з бібліотек обгортки для фреймворків DL, що використовує нижчий рівень абстракцій, яка є досить розвповсюдженою і широко використовуваною. Проте існують інші бібліотеки обгортки, деякі з них досить популярні, інші мають унікальний дизайн. Ці бібліотеки обгортки відрізняються одна від одної рівнем прозорості стосовно до базових фреймворків та бібліотек, і обираються виходячи з особистих уподобань користувачів та їх популярності.
У бібліотеки Tensorflow є досить багато обгорток. Зовнішні пакети обгортки: TensorLayer [TensorLayer], TFLearn [TFLean] та Keras. Обгортки від Google: Sonnet (Deepmind) [Sonnet] і PrettyTensor [PrettyTensor]. Внутрішні обгортки: TF-Slim [TFSlim], tf.contrib.learn, tf.layers та tf.keras [TensorFlow].
Gluon – це обгортка для MXNet [Gluon]. Ідеєю створення API Gluon є намагання покращити швидкість, гнучкість та доступність технології DL для всіх розробників, незалежно від вибору DL фреймворку. Gluon – це продукт від Amazon Web Services (AWS) та AI Microsoft. Він випускається під ліцензією Apache 2.0.
NVidia Digits – Deep Learning GPU Training System [DIGITS] це веб-застосування для тренування глибоких нейронних мереж для задач класифікації зображень, сегментації та виявлення об’єктів за допомогою програмного забезпечення DL, таких як Caffe, Torch та TensorFlow з широким спектром форматів зображень та джерел із плагінами DIGITS.
DIGITS спрощує звичайні завдання DL, такі як управління даними, проектування та навчання нейронних мереж в системах з великою кількістю GPU, моніторинг продуктивності в режимі реального часу за допомогою вдосконалених візуалізацій та вибір найбільш ефективної моделі з результатів навчання для подальшого розгортання. DIGITS – це переважно інтерактивний (GUI). Він забезпечує наявність попередньо натренованих моделей, таких як AlexNet, GoogLeNet, LeNet та UNET з сховища моделей DIGITS і випускається під ліцензією BSD 3-clause.
Lasagne – це легка бібліотека для побудови та навчання нейронних мереж в Theano, яка керується шістьма принципами: простота, прозорість, модульність, прагматизм, стриманість та зфокусованість [Lasagne]. Також існують інші обгортки для Theano: Blocks та Pylearn2, проте через те, що Theano не перебуває в активному розвитку, популярність цих обгорток стрімко знижується.