深度学习可以使用以下几种软件：

PyTorch

官网: [https://pytorch.org/](https://pytorch.org/)

特点： 动态计算图、直观的Python接口、无缝GPU加速、模块化设计。

TensorFlow

官网: [https://tensorflow.google.cn/？hl=zh-cn](https://tensorflow.google.cn/？hl=zh-cn)

特点： 工业级深度学习框架、支持多种编程语言（Python、C++等）、灵活性和可扩展性强、广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。

Anaconda

官网: [https://www.anaconda.com/](https://www.anaconda.com/)

特点： 提供Conda、Python环境及一系列科学计算工具包，便于安装和管理深度学习环境。

Keras

特点： 高级深度学习框架，提供快速构建深度学习模型的方法，支持多种后端（TensorFlow、Theano、CNTK等），用户友好、模块化、可扩展。

NumPy

特点： 数值计算基石，提供高性能的多维数组对象和各种派生工具，是AI世界的“基本功”。

Scikit-learn

特点： 机器学习全家桶，内置各种经典算法，从线性回归到随机森林应有尽有。

Pandas

特点： 数据处理利器，轻松处理各种结构化数据，提供强大的数据分析工具。

PyCharm

特点： 深度学习开发的核心工具，提供智能代码补全、调试、测试等功能。

向日葵

特点： 由于深度学习对环境的高度依赖性，向日葵是一款启动频率逐步上升的软件，可能是一个用于配置深度学习环境的工具。

建议：

初学者：可以从PyTorch或TensorFlow开始，因为它们都非常流行且资源丰富。

专业人士：可以根据具体需求选择合适的框架和工具，例如需要快速原型设计可以选择Keras，需要处理大规模数据可以选择TensorFlow。

环境配置：Anaconda是一个很好的选择，可以简化深度学习环境的配置过程。

开发工具：PyCharm是一个强大的集成开发环境，适合深度学习和机器学习项目。