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干货!10个最佳的人工智能开发框架和AI库 - Just Code
人工智能(AI)已经存在很长时间了。然而,由于这一领域的巨大进步,近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域,但由于各种开发库和框架的发展,它已经成为一个友好的IT领域,并有很多人正走进它。 在这篇文章中,我们将研究用于人工智能的优质库,它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界! 1. TensorFlow ____________________________________________________________ “使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算” ____________________________________________________________ 语言:C ++或Python。 当进入AI时,你会听到的第一个框架之一就是Google的TensorFlow。 TensorFlow是一个使用数据流图表进行数值计算的开源软件。这个框架被称为具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构,无论是台式机、服务器还是移动设备。这个框架在Python编程语言中是可用的。 TensorFlow对称为节点的数据层进行排序,并根据所获得的任何信息做出决定。点击查看详情! 优点: 使用易于学习的语言(Python)。 使用计算图表抽象。 用于TensorBoard的可用性的可视化。 缺点: 这很慢,因为Python不是语言中最快的。 缺乏许多预先训练的模型。 不完全开源。 2. Microsoft CNTK ____________________________________________________________ “开源深度学习工具包” ____________________________________________________________ 语言:C ++。 我们可以称之为微软对Google的TensorFlow的回应。 微软的计算网络工具包是一个增强分离计算网络模块化和维护的库,提供学习算法和模型描述。 在需要大量服务器进行操作的情况下,CNTK可以同时利用多台服务器。 据说它的功能与Google的TensorFlow相近;但是,它会更快。在这里了解更多。 优点: 这是非常灵活的。 允许分布式训练。 支持C ++、C#、Java和Python。 缺点: 它以一种新的语言——网络描述语言(Network Description Language , NDL)来实现。 缺乏可视化。 3. Theano ____________________________________________________________ “数值计算库” ____________________________________________________________ 语言:Python。 Theano是TensorFlow的强有力竞争者,是一个功能强大的Python库,允许以高效率的方式进行涉及多维数组的数值操作。 Theano库透明地使用GPU来执行数据密集型计算而不是CPU,因此操作效率很高。 …