基于Numpy的计算库已经提供了完成深度学习所需的基本运算功能。然而，为了计算多个操作的梯度，我们需要一个支持自动微分（autograd）的框架。这种框架可以帮助我们以模块化的方式构建神经网络层，将优化器、激活函数等组件组合起来进行神经网络的训练。因此，一个完整的深度学习框架应该包括以下几个组件：自动微分系统、神经网络层、神经网络模型、优化器、激活函数和数据集。接下来，我们将逐一介绍这些组件的功能和使用方法，本文选用了一个名为gradflow的开源autograd系统作为示例，因为它不仅支持深度神经网络，而且与PyTorch API基本兼容。