在深度学习框架中实现自动特征提取通常使用卷积神经网络（CNN）或者深度自动编码器（DAE）等方法。这里以CNN为例，简要介绍如何在深度学习框架中实现自动特征提取：
定义CNN模型：在深度学习框架中定义一个卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、激活函数等。可以使用框架提供的高级API（如TensorFlow的Keras、PyTorch等）来构建模型。
输入数据准备：将需要提取特征的数据集输入到CNN模型中。通常情况下，输入数据需要进行预处理和标准化，以确保模型能够有效地学习特征。
训练模型：使用已定义的CNN模型对数据进行训练，通过反向传播算法来优化模型参数，使其能够学习到数据的特征。
特征提取：在训练好的CNN模型中，可以通过提取中间层的特征图来获得数据的抽象特征表示。可以选择在某一层或多个层提取特征，也可以通过对不同层的特征进行融合来获得更全面的特征表示。
特征表示应用：提取到的特征可以用于后续的任务，如分类、聚类等。也可以将这些特征作为输入，接入其他机器学习模型进行进一步的数据分析和处理。
通过以上步骤，在深度学习框架中可以实现自动特征提取，有效地从原始数据中学习到更加抽象和高级的特征表示。