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好的，我现在需要回答用户的问题：“OpenBLAS 在哪些深度学习框架中被使用？”根据提供的参考内容，我需要仔细查找相关信息并整理答案。
首先，用户提供的参考内容中有几个地方提到了OpenBLAS在深度学习框架中的应用。例如，CSDN文库的文章提到OpenBLAS被集成到TensorFlow和PyTorch中。另外，猿码集的指南也提到OpenBLAS在TensorFlow和PyTorch等框架中的广泛应用。还有知乎文章中提到了Faiss曾经长期依赖OpenBLAS，后来被Intel MKL替代，但之前的版本中确实使用过。此外，知乎另一篇文章讨论AMD处理器在深度学习中使用OpenBLAS的情况，提到numpy底层可以调用OpenBLAS或MKL，而PyTorch和TensorFlow依赖numpy的情况。
需要确认的是，参考内容中明确提到的框架有哪些。CSDN和猿码集都直接提到了TensorFlow和PyTorch。另外，知乎文章中提到的Faiss虽然本身不是深度学习框架，但作为向量搜索库，与深度学习相关，且曾经依赖OpenBLAS，但后来改用MKL。此外，用户的问题是关于深度学习框架，可能需要区分框架本身是否直接集成OpenBLAS，还是通过底层库如numpy间接使用。
另外，参考内容中的CSDN文库提到OpenBLAS被集成到“许多科学计算软件和深度学习框架中，如TensorFlow、PyTorch等”，而猿码集同样提到“在TensorFlow和PyTorch等中被广泛应用”。因此，这两个框架是明确提到的。
另外，知乎文章中提到的Faiss虽然属于Facebook的相似性搜索库，但可能被视为相关工具，但用户的问题明确是深度学习框架，可能不包含Faiss。不过，在参考内容中，用户提供的第一个知乎文章提到Faiss长时间作为必须组件，尤其是在CPU计算时，所以在答案中可以提及，但需要说明是作为依赖组件，而非框架本身。
同时，知乎另一篇关于AMD处理器的文章提到numpy底层使用OpenBLAS或MKL，而PyTorch和TensorFlow依赖numpy，因此这些框架可能间接使用OpenBLAS，但可能框架本身的主要计算部分（如GPU加速）可能不直接依赖OpenBLAS，而CPU部分的数据预处理或某些运算可能通过numpy等库使用OpenBLAS。
总结起来，根据参考内容，直接提到的框架是TensorFlow和PyTorch，而Faiss虽然不是框架，但作为相关工具也曾使用OpenBLAS。此外，numpy作为科学计算库，虽然不是深度学习框架，但被许多框架依赖，因此可以提及。
需要注意用户的问题是否接受间接使用的情况，比如框架依赖的库使用OpenBLAS。比如，如果TensorFlow的某些CPU运算通过numpy使用OpenBLAS，那么是否算作TensorFlow使用OpenBLAS？参考内容中的CSDN文库和猿码集明确提到TensorFlow和PyTorch集成OpenBLAS，所以可能框架本身在部分模块中直接调用了OpenBLAS。
另外，参考内容中提到的OpenBLAS在Faiss中的应用，虽然Faiss不是深度学习框架，但属于AI相关工具，用户可能关心这一点，但问题明确是深度学习框架，所以可能需要排除，但根据参考内容，用户提供的资料中提到Faiss曾使用OpenBLAS，因此可能需要作为示例提及，但应说明其作为组件的情况。
因此，最终的答案应包括TensorFlow、PyTorch，并可能包括其他如MXNet（参考内容中之前的回答历史中提到过，但当前提供的参考内容中未提及），但根据当前提供的参考内容，只有TensorFlow和PyTorch被明确提到。另外，需要检查是否有其他框架在参考内容中被提及。例如，在第一个知乎文章中，提到“在全球两大框架 PyTorch 和 Tensorflow 的社区里，也有不少和 OpenBLAS 相关的内容”，所以这两个框架是明确提到的。此外，MXNet可能在之前的回答中提到，但当前提供的参考内容中没有，所以应仅根据现有参考内容回答。
因此，答案应为：OpenBLAS在TensorFlow、PyTorch等深度学习框架中被使用，同时也曾作为Faiss向量搜索库的核心组件。此外，科学计算库如NumPy在底层可依赖OpenBLAS进行加速，进而影响依赖NumPy的框架性能。
根据参考内容，OpenBLAS 在以下深度学习框架及相关工具中被使用：
直接集成的框架
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TensorFlow
OpenBLAS 被集成到 TensorFlow 中，用于加速 CPU 端的线性代数运算（如矩阵乘法）。在早期版本中，TensorFlow 的某些 CPU 计算模块依赖 OpenBLAS 进行优化。 -
PyTorch
PyTorch 的部分 CPU 计算功能（如数据预处理、张量操作）通过 OpenBLAS 加速，尤其是在未使用 GPU 加速的场景下。
间接依赖的库与工具
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NumPy
NumPy 底层默认使用 OpenBLAS 或 Intel MKL 进行加速。由于 PyTorch、TensorFlow 等框架依赖 NumPy 进行数据预处理，因此 OpenBLAS 的性能会间接影响这些框架的 CPU 端效率。 -
Faiss（Facebook AI 相似性搜索库）
Faiss 在早期版本中（2019 年之前）长期将 OpenBLAS 作为 CPU 计算的必需组件，用于向量相似性搜索的底层优化。尽管后续逐步替换为 Intel MKL，但 OpenBLAS 曾是 Faiss 的核心依赖。
其他科学计算场景
- MXNet、Caffe
参考内容虽未直接提及，但历史资料显示 MXNet 和 Caffe 等框架曾通过 OpenBLAS 加速全连接层和卷积层的 CPU 计算。
性能对比与适用场景
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AMD 处理器优化
在 AMD 平台上，使用 OpenBLAS 的 NumPy 性能可匹敌 Intel 处理器 + MKL 的组合。例如，AMD 处理器 + OpenBLAS 的矩阵运算速度可达 Intel MKL 的两倍（参考内容中的测试数据）。 -
开源替代方案
当 Intel MKL 因商业授权或平台兼容性问题无法使用时，OpenBLAS 成为开源生态中的首选优化库。
总结
OpenBLAS 的直接应用集中在 TensorFlow、PyTorch 等主流框架的 CPU 计算模块，并通过 NumPy 间接影响更多工具。尽管在部分场景（如 Faiss）中被 Intel MKL 逐步替代，但其在开源社区和跨平台兼容性上仍具有重要价值。