このトピックの初心者として、私はこれらのどれを使用すべきかわかりません。これらのライブラリのどれが最も初心者に優しいか、そしてその理由を教えてください。
初心者として、他のライブラリと比較して初心者に優しいと考えられているため、ケラスやピトルチから始めることをお勧めします。その理由は次のとおりです。

ケラス：
-Kerasは、ディープラーニングのための高レベルでユーザーフレンドリーなAPIになるように設計されているため、初心者に最適です。
 - シンプルで直感的な構文を提供するため、わずか数行のコードで深い学習モデルを構築およびトレーニングできます。
-Kerasは、画像分類、テキスト処理、強化学習など、多くの一般的な深い学習タスクに組み込みサポートを提供します。
 -  Tensorflowの上に実行されるため、将来、より高度な機能やカスタマイズが必要な場合は、Tensorflowを直接使用することに簡単に切り替えることができます。

Pytorch：
-Pytorchは、動的な計算グラフと「Eay Execution」モードで知られているため、ディープラーニングモデルのデバッグと実験が簡単になります。
 - ライブラリはPythonicインターフェイスを提供し、Pythonプログラミングのバックグラウンドを持つ人にとっては、より馴染みのある快適さを提供します。
-Pytorchには広範なドキュメントとアクティブなコミュニティがあり、新人に豊富なチュートリアル、例、サポートを提供しています。
 - それは研究で広く使用されています。つまり、多くの最先端のモデルとテクニックがPytorchで最初に入手できることがよくあります。

KerasとPytorchはどちらも初心者にとって優れた選択肢であり、どちらも間違いを犯すことはできません。私は両方を試して、どちらがあなたの学習スタイルとプロジェクトのニーズにもっと共鳴するかを見ることをお勧めします。経験と自信を得るにつれて、他のライブラリを探索して、特定の要件に最適なライブラリを見つけることができます。