列出前五个深度学习框架，并给出它们的优缺点。
前五个深度学习框架及其优缺点如下：

1. TensorFlow
   优点：强大的分布式计算能力，支持多种编程语言和硬件平台，有较好的可视化工具。
   缺点：学习曲线较陡峭，相对较为复杂。

2. PyTorch
   优点：易于使用和调试，灵活性强，有良好的动态图机制。
   缺点：不如TensorFlow在分布式计算方面表现好。

3. Keras
   优点：易于学习和使用，支持多种深度学习模型，拥有良好的文档和社区支持。
   缺点：适用范围相对较窄，扩展性较差。

4. Caffe
   优点：速度快，提供了预训练模型，适用于图像识别等任务。
   缺点：扩展性较差，不适合大规模深度学习任务。

5. MXNet
   优点：支持多种编程语言和硬件平台，可扩展性好，文档和社区支持良好。
   缺点：相对其他框架而言口碑较差。