卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）可以使用多种计算平台和编程语言来运行。以下是一些常见的运行卷积神经网络的环境和工具：
1. 编程语言：
Python：由于其丰富的库和框架支持，Python是运行CNN的首选语言。
C++：对于高性能计算和优化，C++也是一个可行的选择。
2. 深度学习框架：
TensorFlow：由Google开发，是目前最流行的深度学习框架之一。
PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图和易于使用的界面而受到欢迎。
Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow和Theano等后端上。
Caffe：由伯克利视觉和学习中心开发，适合于快速原型设计和高性能计算。
3. 计算平台：
CPU：对于小型实验和开发，普通的CPU可以满足需求。
GPU：由于CNN计算密集的特性，使用GPU可以显著提高训练速度。NVIDIA的GPU在深度学习领域尤其受欢迎。
云计算服务：如Google Cloud、AWS、Azure等，提供弹性计算资源，适合大规模训练和部署。
4. 其他工具：
CUDA和cuDNN：NVIDIA的GPU加速库，用于加速深度学习应用。
OpenCL：另一种用于GPU加速的API。
Docker：可以创建容器化的深度学习环境，方便在不同平台上部署。
选择合适的运行环境取决于具体需求，如项目规模、性能要求、预算等因素。
