10個最佳的人工智慧開發框架和AI庫

　　人工智慧（AI）已經存在很長時間了。然而，由於這一領域的巨大進步，近年來它已成為一個流行語。人工智慧曾經被稱為一個完整的書 呆子和天才的領域，但由於各種開發庫和框架的發展，它已經成為一個友好的IT領域，並有很多人正走進它。

　　在這篇文章中，我們將研究用於人工智慧的優質庫，它們的優缺點以及它們的一些特徵。讓我們深入並探索這些人工智慧庫的世界！

　　1. TensorFlow

　　TensorFlow

　　語言：C ++或Python。

　　當進入AI時，你會聽到的第一個框架之一就是Google的TensorFlow。

　　TensorFlow是一個使用資料流圖表進行數值計算的開源軟體。這個框架被稱為具有允許在任何CPU或GPU上進行計算的架構，無論是桌上型電腦 、伺服器還是移動裝置。這個框架在Python程式語言中是可用的。

　　TensorFlow對稱為節點的資料層進行排序，並根據所獲得的任何資訊做出決定。點選檢視詳情！

　　TensorFlow sorts through data layers

　　優點：

　　使用易於學習的語言（Python）。

　　使用計算圖表抽象。

　　用於TensorBoard的可用性的視覺化。

　　缺點：

　　這很慢，因為Python不是語言中最快的。

　　缺乏許多預先訓練的模型。

　　不完全開源。

　　2. Microsoft CNTK

　　Microsoft CNTK

　　語言：C ++。

　　我們可以稱之為微軟對Google的TensorFlow的回應。

　　微軟的計算網路工具包是一個增強分離計算網路模組化和維護的庫，提供學習演算法和模型描述。

　　在需要大量伺服器進行操作的情況下，CNTK可以同時利用多臺伺服器。

　　據說它的功能與Google的TensorFlow相近；但是，它會更快。在這裡 瞭解更多。

　　Microsoft's Computational Network ToolKit

　　優點：

　　這是非常靈活的。

　　允許分散式訓練。

　　支援C ++、C＃、Java和Python。

　　缺點：

　　它以一種新的語言——網路描述語言（Network Description Language , NDL）來實現。

　　缺乏視覺化。

　　3. Theano

　　Theano

　　語言：Python。

　　Theano是TensorFlow的強有力競爭者，是一個功能強大的Python庫，允許以高效率的方式進行涉及多維陣列的數值操作。

　　Theano庫透明地使用GPU來執行資料密集型計算而不是CPU，因此操作效率很高。

　　出於這個原因，Theano已經被用於為大規模的計算密集型操作提供動力大約十年。

　　然而，在2017年9月，宣佈Theano的主要開發將於2017年11月釋出的1.0版本後停止。

　　這並不意味著它是一個不夠強大的庫。你仍然可以隨時進行深入的學習研究。在這裡瞭解更多。

　　Theano

　　data-intensive computations

　　優點：

　　正確最佳化CPU和GPU。

　　有效的數字任務。

　　缺點：

　　與其他庫相比，原生Theano有點低階。

　　需要與其他庫一起使用以獲得高度的抽象化。

　　AWS上有點bug。

　　4. Caffe

　　語言：C ++。

　　Caffe是一個強大的深度學習框架。

　　像這個清單上的其他框架一樣，深度學習的研究速度非常快。

　　藉助Caffe，您可以非常輕鬆地構建用於影像分類的卷積神經網路（CNN）。Caffe在GPU上執行良好，這有助於在執行期間提高速度。檢視主頁獲取更多資訊。

　　Caffe主要的類有：

　　Caffe

　　main classes

　　優點：

　　Python和MATLAB的繫結可用。

　　效能表現良好。

　　無需編寫程式碼即可進行模型的訓練。

　　缺點：

　　對於經常性網路不太好。

　　新體系結構不太好。

　　5. Keras

　　語言：Python。

　　Keras是一個用Python編寫的開源的神經網路庫。

　　與TensorFlow、CNTK和Theano不同，Keras不是一個端到端的機器學習框架。

　　相反，它作為一個介面，提供了一個高層次的抽象化，這使得無論它坐落在哪個框架上，神經網路的配置都會變得容易。

　　谷歌的TensorFlow目前支援Keras作為後端，而微軟的CNTK也會在很短的時間內做到這一點。在這裡瞭解更多。

　　Keras

　　優點：

　　它是使用者友好的。

　　它很容易擴充套件。

　　在CPU和GPU上無縫執行。

　　與Theano和TensorFlow無縫工作。

　　缺點：

　　不能有效地用作獨立的框架。

　　6. Torch

　　語言：C。

　　Torch是一個用於科學和數字操作的開源機器學習庫。

　　這是一個基於Lua程式語言而非Python的庫。

　　Torch透過提供大量的演算法，使得深度學習研究更容易，並且提高了效率和速度。它有一個強大的N維陣列，這有助於切片和索引等操作。 它還提供了線性代數程式和神經網路模型。點選檢視詳情！

　　Torch

　　優點：

　　非常靈活。

　　高水平的速度和效率。

　　大量的預訓練模型可用。

　　缺點：

　　不清楚的文獻記錄。

　　缺乏即時使用的即插即用程式碼。

　　它基於一種不那麼流行的語言——Lua。

　　7. Accord.NET

　　語言：C＃。

　　這是專為C＃程式設計師設計的。

　　Accord.NET框架是一個.NET機器學習框架，使音訊和影像處理變得簡單。

　　這個框架可以有效地處理數值最佳化、人工神經網路，甚至視覺化。除此之外，Accord.NET對計算機視覺和訊號處理的功能非常強大，同時 也使得演算法的實現變得簡單。檢查主頁面。

　　Accord.NET

　　優點：

　　它有一個強大而積極的開發團隊。

　　非常有據可查的框架。

　　質量視覺化。

　　缺點：

　　不是一個非常流行的框架。

　　比TensorFlow慢。

　　8. Spark MLlib

　　語言：Scala。

　　Apache的Spark MLlib是一個非常可擴充套件的機器學習庫。

　　它非常適用於諸如Java、Scala、Python，甚至R等語言。它非常高效，因為它可以與Python庫和R庫中的numpy進行互操作。

　　MLlib可以輕鬆插入到Hadoop工作流程中。它提供了機器學習演算法，如分類、迴歸和聚類。

　　這個強大的庫在處理大型資料時非常快速。

　　Spark

　　MLlib

　　優點：

　　對於大規模資料處理非常快速。

　　提供多種語言。

　　缺點：

　　陡峭的學習曲線。

　　即插即用僅適用於Hadoop。

　　9. Sci-kit Learn

　　語言：Python。

　　Sci-kit learn是一個非常強大的機器學習Python庫，主要用於構建模型。

　　使用numpy、SciPy和matplotlib等其他庫構建，對統計建模技術（如分類、迴歸和聚類）非常有效。

　　Sci-kit learn帶有監督學習演算法、無監督學習演算法和交叉驗證等功能。點選查 看詳情！

　　優點：

　　許多主要演算法的可用性。

　　有效的資料探勘。

　　缺點：

　　不是構建模型的最佳選擇。

　　GPU效率不高。

　　10. MLPack

　　語言：C ++。

　　MLPack是一個用C ++實現的可擴充套件的機器學習庫。因為它是用C ++編寫的，所以你可以猜測它對於記憶體管理是非常好的。

　　MLPack以極高的速度執行，因為高質量的機器學習演算法與庫一起出現。這個庫是對新手友好的，並提供了一個簡單的API使用。