处理人工智能任务需要知道的11个Python库

1.Tensorflow

谷歌开发的TensorFlow深度学习框架无疑是最流行的训练神经网络的工具。谷歌积极地使用自己的框架来实现Gmail和谷歌Translate这样的大型服务。TensorFlow被Uber、Airbnb、小米、Dropbox等品牌所使用。

• 使用TensorFlow，您可以可视化神经网络的各个部分。
• Tensorflow模块可以独立制作。
• TensorFlow允许你在CPU和GPU上训练神经网络。
• 输送学习过程。
• 一个大型团队正在不断地改进稳定性和新特性。

2. Scikit-Learn

Scikit-Learn是用Python、C和c++编写的一个流行的机器学习库。用一个通用的选择来解决机器学习的经典问题。用于工业系统和科学研究。

广泛的监督和无监督学习算法。

Scikit-learn专门研究机器学习算法。库的任务不包括加载、处理、数据操作和可视化。

大型社区和详细的文档。

3. NumPy

NumPy是机器学习中最流行的Python库之一。TensorFlow和其他库在内部使用它来对多维数组执行操作。

用解释语言(Python)实现的数学算法通常比用编译语言实现的算法要慢得多。NumPy库提供了针对多维数组进行优化的计算算法实现。

4. Keras

如果您需要快速且容易地组装一个深度学习模型，Keras是一个完美的选择。P是TensorFlow和Theano框架上的一个附加组件。该库的目标是深度学习网络的操作工作，同时被设计成紧凑、模块化和可扩展的。Keras提供了一组高级的、直观的抽象，使得构建神经网络变得容易，而不考虑作为计算后端使用的科学计算库。

• 工作出色的CPU和GPU。
• 支持几乎所有的神经网络模型，可以组合起来建立更复杂的模型。
• 该平台完全是用Python编写的，也就是说，您可以使用标准的调试工具。

5. PyTorch

PyTorch是处理神经网络的最佳选择之一，神经网络是TensorFlow的长期竞争对手。主要由Facebook的人工智能小组开发。生成对抗网络(Generative Adversarial Networking)中使用PyTorch作为深度学习框架。学习如何在PyTorch上编写自己的GAN。

• 简单的GPU的支持。
• 在GPU模式下，PyTorch提供了高质量的优化，有一个c++ API运行环境。
• 支持异步计算执行。
• 直接访问基于ONNX的框架，渲染器和运行时。
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（编辑：平凉站长网）

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