最近知人が使ってみていて、それを聞いていくらか調査してみたんですが、Sony の Neural Network Console (以降、NNコンソール) 悪くないです。
コードを書かずにお手軽にディープラーニング試してみたい、ってことであればかなりおすすめです。
dl.sony.com
結構本格的なネットワークが組めるようですし（対応しているレイヤも結構豊富）、これで作った（ネットワークを構成して学習した）推論（予測）モデルを、Python で使って推論をする、とか、コマンドラインツールに食わせて推論をする、とかもできます。(学習時は少なくとも) GPUも使ってくれます。
GUI持ってるネットワークをポチポチするアプリ本体(?)はダメかと思いますが、それ以外のコマンドラインツールや、NNコンソールで作ったモデルを使ってあれこれするライブラリとかはLinuxでも動きます（自分が調べた限り）。
特に、作成したモデルを、ちゃんとライブラリやCLIツールで使えるようにしてるあたりが、（実用を前提とした場合）よく考えられているなと感心しました。
あと、基本的には全て（のはず）OSSで公開されているのもナイスです。
なお、GUIアプリ使わなくても、コマンドラインツールを使ってネットワーク設計(?)、学習もできるようです。
ネットワーク設計だけGUIアプリでやって、その結果をファイルに出力して、コマンドラインツールに読み込ませたうえで学習する、という形をとれば、学習処理を、AWS の GPUインスタンスや Google Corabolatory (GPUやTPU が搭載されてて、無料で使える機械学習用クラウド) で、高性能なGPUを活用して行うということも可能なはずです。
ネットワークの設計って、Kerasなんかの抽象度を高くした？比較的利用難易度の低いライブラリを使っても、やれテンソルの次元が合わないだとなんだとか言われて、苦労したりするんですが（少なくとも私はそうだった）、NNコンソールがそこらへん親切にエラーとか出してくれるとか、よろしくつじつまが合うようにサポートしてくれる、とかなら、ネットワークの構成だけに使うというのも一考の価値があるかもしれません 。ONNXという多くのディープラーニング用フレームワークがサポートしている共通規格のフォーマットで、設計したネットワークの構成情報をダウンロードすることもできるようです。
