Chainer框架的主要功能包括：
前向传播和反向传播：Chainer提供了一种简单而灵活的方法来定义神经网络的前向传播和反向传播。用户可以通过编写自定义的前向传播和反向传播函数来定义网络模型。
自动微分：Chainer可以自动计算神经网络中各个参数的梯度，无需手动计算。这使得训练过程更加简单和高效。
动态计算图：Chainer使用动态计算图，这意味着用户可以在运行过程中动态地构建、修改和调整计算图。这使得Chainer非常适合于处理具有动态结构的模型，如循环神经网络。
内置优化算法：Chainer提供了一系列内置的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam、AdaGrad等。这些优化算法可以方便地用于训练神经网络模型。
数据集和迭代器：Chainer提供了数据集和迭代器的类，用于方便地加载和处理训练数据。用户可以通过使用这些类来自动地分批次加载和处理大规模数据集。
分布式训练：Chainer支持分布式训练，可以在多个计算节点上进行并行训练。这使得Chainer可以处理大规模的数据和模型。
GPU加速：Chainer可以利用GPU进行计算加速，提供了对CUDA的支持。用户可以通过简单地指定使用的设备，即可在GPU上进行训练和推断。
模型保存和加载：Chainer提供了保存和加载模型的函数，可以将训练好的模型保存到磁盘上，以便后续使用或共享。
总体而言，Chainer框架提供了一套完整的深度学习工具，旨在简化神经网络模型的构建、训练和推断过程，提高开发效率和灵活性。