你应该知道的 15 个最佳 AI 框架
您准备好踏上人工智能领域的激动人心的旅程了吗？
由于人工智能的发展，现在是探索 AI 框架的最佳机会。
有多种解决方案可用，从 TensorFlow 和 PyTorch 到 Keras 和 Caffe。 根据您的目标，每个框架都有明显的优点和缺点。
因此，无论您是新手还是经验丰富的开发人员，让我们开始了解当今可用的最佳 AI 框架。
1. PyTorchPyTorch 是一个强大的开源机器学习框架，自 2016 年首次亮相以来就席卷了 AI 社区。由于其动态计算网络和用户友好的界面，它已迅速成为首选框架。
但是 PyTorch 有什么与众不同之处呢？ 首先，它具有强大的功能集合。 这使得它非常适合构建和实施 机器学习模型.
PyTorch 是一个生产就绪的框架，即使是要求最苛刻的应用程序也值得信赖，这要归功于它使用 TorchScript 在 eager 模式和图形模式之间的平滑过渡，以及它使用 TorchServe 加快生产路径的能力。
此外，PyTorch 拥有全面的工具和库生态系统。 这些工具有助于创建 计算机视觉、NLP 和其他应用程序。
它还在主要云平台上得到广泛支持，可以轻松开发和扩展。
优点TorchScript 让您可以毫不费力地在 eager 模式和图形模式之间切换，而 TorchServe 可以加快生产过程。一个强大的工具和框架生态系统扩展了 PyTorch，并允许在计算机视觉、自然语言处理和其他领域进行研究。主要的云平台得到了很好的支持，可以进行无摩擦的开发和简单的扩展。缺点与其他框架相比，它的开发社区较小。缺少监控和可视化工具，例如张量板。2. Keras在开发机器学习模型时，您是否厌倦了被令人困惑的 API 和错误消息绊倒？ 看看 Keras，一个 深度学习框架 为人类而不是机器人开发。
Keras 强调简单性、易用性和全面的文档。 这使其成为尝试创建和部署机器学习驱动产品的开发人员的热门选择。
但这还不是全部：Keras 拥有广泛的工具和资源生态系统，涵盖了机器学习工作流程的每个部分。
凭借将 Keras 模型部署到任何地方的灵活性，从浏览器到移动设备再到嵌入式系统，您可以在任何场景中充分利用 TensorFlow 的能力。
优点使用简单的 API 和全面的文档构建，便于用户使用。针对调试速度、代码优雅和可部署性进行了极度优化由于与 TensorFlow 平台交互，可轻松扩展到百亿亿级级别许多部署选择，从浏览器到移动设备再到嵌入式系统缺点适应性不如其他深度学习框架对于某些复杂的使用场景，可能需要额外的库或工具不像其他框架那样广为人知或经常使用3. TensorFlow使用 TensorFlow 创建适合生产的机器学习模型！ TensorFlow 提供了您需要的资源来提升您的 机器学习项目，无论您是专业的数据科学家还是好奇的新手。
借助可访问的预训练模型和教程，无论您的经验水平如何，您都可以轻松开始使用 TensorFlow。
TensorFlow 不仅仅是一个机器学习库。 它是一个完整的端到端机器学习平台，为您的流程的每个步骤提供选项，从模型部署到数据准备。
TensorFlow 让您可以轻松地在任何地方部署您的模型，无论您是在开发 Web 应用程序、移动应用程序还是嵌入式设备。
优点全面的机器学习平台可扩展和适应性强它有多个版本，适用于各种用例拥有社区资源和训练有素的模型的大型生态系统缺点对于刚起步的人来说，学习曲线陡峭需要一定的技术专业知识和理解力。4. 咖啡创建了一个名为 Caffe 的深度学习框架，重点是速度和模块化。
由伯克利视觉和学习中心 (BVLC) 开发的 Caffe 因其使用简单和数据处理速度快而受到研究人员和企业的欢迎。
对于需要在一系列硬件上训练和部署模型的人来说，它是一个很有吸引力的选择，因为它的高性能设计使其可以在 CPU 和 GPU 上工作。
优点它快速有效。Caffe 适用于模块化架构。提供良好的社区援助。缺点由于其功能有限，它可能不是复杂应用程序的理想选择。不像其他框架，不那么用户友好需要一定的编程经验。5. MX网深度学习框架 MXNet 在创建时考虑了效率和适应性。 您可以轻松创建和使用 神经网络 具有用于各种目的的用户友好界面。
它的开发考虑了生产用例，包括模型检查点、模型服务和对 ONNX 格式的支持等功能。 这使得在多个位置部署模型变得简单，包括嵌入式设备和云环境。
MXNet 提供的更多功能和工具包括内置数据加载器、预训练模型和自动微分辅助。 深入学习 由于其充满活力的社区和详尽的文档，各种技能水平的从业者都经常选择它。
优点可扩展：MXNet 是大规模应用程序的绝佳选择，因为它支持在众多 GPU 和 CPU 上进行分布式训练。MXNet 很容易融入当前流程，因为它支持多种计算机语言，包括 Python、R、Julia、Scala、Perl 和 C++。它与 Linux、Windows、macOS、iOS 和 Android 兼容。缺点MXNet 具有较高的学习曲线，可能需要一些时间才能掌握，类似于其他 深度学习框架.不太受欢迎：虽然 MXNet 正在获得认可，但它仍然不像其他一些深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）那样频繁使用，这表明可访问的社区资源可能更少。6. 茶野名为 Theano 的强大数值计算工具包使用户能够有效地设计、优化和评估数学表达式。 它提供了一个直接的界面来对巨大的数据集进行数学运算，并且是在 Python 之上开发的。
Theano 在 CPU 和 GPU 上执行计算的灵活性是其主要优势之一。 这使其成为需要高性能处理的深度学习应用程序的理想选择。
此外，Theano 提供了多种优化功能，用户可以利用这些功能来提高模型的性能和准确性。
现在，让我们检查一下它的优缺点。
优点Theano 在进行数值计算方面非常有效，因为它是为优化数学表达式的计算图而构建的。这是一个适应性很强的框架。高性能深度学习应用程序极大地受益于 Theano 强大的 GPU 优化。 它专为与 GPU 一起轻松运行而构建。缺点不熟悉 Python 或其他数值计算库的人可能会觉得学习 Theano 具有挑战性。Theano 可能不再获得更新或错误补丁，因为它的发展最近放缓了。文档不足：一些用户可能会发现 Theano 使用起来具有挑战性，因为它的文档不如用于数值计算的竞争库那么全面。7. Microsoft认知工具包让我们看看 Microsoft Cognitive Toolkit，这是一个用于开发深度学习模型的免费开源框架。 它旨在用于在多个 GPU 和机器上训练大型模型。
Cognitive Toolkit 以其用户友好的 API 和出色的分布式训练功能而成为数据科学家和机器学习研究人员的热门选择。
Cognitive Toolkit 的重要特性之一是它能够在各种硬件（包括 CPU、GPU 甚至 FPGA）上训练和部署模型。
这使其成为试图将深度学习融入其商品和服务的组织的绝佳选择。 此外，Cognitive Toolkit 包括各种预建模型和示例代码，使新手可以轻松上手。
优点允许在多台计算机和 GPU 上进行分布式训练提供与其他 Microsoft 产品（例如 Azure 和 Power BI）的简单交互提供用于开发和训练深度学习模型的通用且适应性强的框架缺点可能难以为新用户设置和自定义缺乏对数据增强和迁移学习等几种流行功能的内置支持缺乏对数据增强和迁移学习等几种流行功能的内置支持8. 幕府Shogun 是一个未被充分利用的 C++ 机器学习包。 它包含 Python、Java 和 MATLAB 连接器，使其成为机器学习从业者的灵活工具。
Shogun 的构建具有可扩展性、快速性和灵活性，使其适用于大量数据和具有挑战性的机器学习工作负载。
Shogun 最显着的优势之一是它能够处理各种数据格式，包括二进制、分类和连续数据。
它还包括大量用于分类、回归、降维和聚类的方法，使其成为一个完整的机器学习工具。 Shogun 支持批处理和在线学习，并与其他机器学习库（如 TensorFlow 和 scikit-learn）无缝集成。
优点它提供了多种机器学习技术和工具，包括深度学习、回归和分类支持它兼容多种 编程语言，包括 Python、C++ 和 Java。缺点它可能没有可用的资源和支持，因为它可能不像其他一些机器学习库那样广为人知或流行。与他们习惯的其他库相比，一些用户可能会发现这个库的语法和结构不太容易理解。为了获得最佳结果，某些库可能需要比其他库更多的手动工作和微调。9. 昂尼克斯一个名为 Open Neural Network Exchange (ONNX) 的开源平台支持机器学习模型的转换和共享。
它提供了一种在各种框架和平台之间传输深度学习模型的方法，简化了机器学习模型的创建和部署。
您可以使用首选框架使用 ONNX 创建模型，然后将它们部署在不同的运行时设置中。
ONNX 的可定制架构使用户能够为手头的工作选择理想的工具。 它促进了多个深度学习框架之间的兼容性，例如 PyTorch、TensorFlow 和 Caffe2。 您可以通过在它们之间快速转换模型来利用每个框架的优势。
优点跨多个深度学习框架的互操作性是可能的。免费使用和开源。支持范围广泛的硬件和运行时环境。缺点ONNX 模型的性能有时会比在给定框架中本机实现的模型差。有时在各种框架之间切换可能会导致难以修复的兼容性问题。10. Apache SparkApache Spark 是一种快速且通用的分布式计算系统，可以轻松应对大规模数据处理。 由于它能够快速分析大量数据，因此成为大数据应用程序的热门选择。
Spark 不仅意味着速度快，而且还具有可扩展性，这意味着它可以在不影响性能的情况下管理不断增加的数据量。
Apache Spark 中包含的 MLlib 包尤其引人注目。 它包括可扩展且高效的机器学习方法，例如分类、回归、聚类和协同过滤。
因为 MLlib 与 Spark 的其他组件接口，所以创建端到端数据处理管道很简单。
因此，如果您需要一个强大且适应性强的工具来处理大数据和机器学习，Apache Spark 应该在您的列表中。
优点由于其分布式计算设计，它可以快速处理大数据集与 Hadoop、Hive 和 Cassandra 等其他大数据技术的集成非常简单。提供了多种分类、回归、聚类和协同过滤技术缺点由于分布式计算架构的复杂性，学习曲线陡峭运行在大量的资源和基础设施上对实时处理和流数据的支持有限11. 毫升包mlpack 是一个开源 C++ 机器学习工具包，旨在为广泛的应用程序提供快速、可扩展且简单的算法。
它提供了一组多样化的机器学习算法，例如聚类、回归、分类、降维和神经网络。
优点多种算法的有效实现与其他库和语言的集成很简单。提供命令行和 C++ API 接口缺点文档可以改进几个算法还没有实现初学者可能会觉得很难使用12. Azure 机器学习工作室Azure 机器学习 (Azure ML) 是云中的机器学习平台。 您可以大规模地设计、部署和管理机器学习模型。
它提供了多种工具和服务来帮助数据科学家和开发人员简化端到端的机器学习工作流程。 您可以简单地管理数据、训练模型并将它们部署到生产环境中。 您可以使用 Azure ML 监控它们的性能——所有这些都来自一个集成环境。
该平台支持多种计算机语言，包括 Python、R 和 SQL，并附带多种预建模板和算法，可帮助您快速入门。
此外，由于其灵活和可扩展的设计，Azure ML 可以轻松管理小规模试验和大规模机器学习应用程序。
优点提供易于使用的图形界面，用于开发和部署机器学习模型连接到其他 Microsoft 服务，如 Azure 存储和 Power BI。通过版本控制和共享工作区可以与团队成员协作处理海量数据和处理能力的可扩展性缺点算法和模型的最小定制选项由于价格策略，对于较小的企业或个人来说可能不太划算13. SonnetDeepMind 研究人员设计并构建了 Sonnet，这是一个支持为各种应用开发神经网络的 AI 框架。 这些包括有监督和无监督学习，以及 强化学习.
Sonnet 的编程架构建立在 snt.Module 之上，它可能存储指向参数、其他模块和方法的指针。 该框架带有几个预设模块和网络，但也鼓励用户创建自己的模块和网络。
优点一个简单而强大的编程模型鼓励用户创建他们的模块。简洁而专注的代码缺点没有包含培训计划初学者可能面临陡峭的学习曲线14. 胶水你想了解更多关于计算机视觉的知识吗？
介绍 GluonCV！
这个奇妙的库包含尖端的深度学习算法、预训练模型和大量材料，可帮助工程师、研究人员和学生验证他们的想法、制作产品原型并进一步了解该领域。
GluonCV 凭借其精心设计的 API、简单的实施和社区帮助，使入门和实现 SOTA 成果变得简单。
更重要的是，最好的部分？
它的适应性极强，易于优化和安装！ GluonCV 包含将计算机视觉人才提升到一个新水平所需的一切，无论您是经验丰富的专业人士还是新手。
优点安装使用简单大量预训练模型深度学习算法 那是最前沿的易于理解的实现简单的优化和部署缺点比替代框架更少的定制和控制对非计算机视觉活动的支持有限由于许可限制，商业用途可能会受到限制15. H2OH2O 是一个开源数据分析和机器学习平台，旨在使组织能够轻松地使用人工智能 (AI) 来推动其运营。
H2O.ai 的 AI Cloud 使 H2O 的入门变得更加容易，它具有用于开发机器学习模型的拖放界面，无需任何编码技能。
该平台还提供广泛的 数据可视化 和分析能力，以及模型调整和部署。 企业可以使用 H2O.ai 快速简单地构建和部署 AI 模型，以应对具有挑战性的业务挑战。
优点用于创建机器学习模型的拖放界面全面的数据可视化和分析工具，以及模型调整和部署拥有庞大用户和贡献者社区的开源平台支持多种算法和数据类型缺点某些功能只能在平台的高级版本中访问与其他平台相比，它可能更难设置和配置。总结一下，哪个最好？选择理想的人工智能框架或平台取决于你想用它做什么。 如果你想要一个简单易用且拥有庞大社区的框架，TensorFlow 或 PyTorch 可能是合适的选择。
如果你想要一个更专注于机器学习模型的平台，Azure ML Studio 或 H2O.ai 可能是最佳选择。
而且，如果您想要一个易于定制和配置的框架，Sonnet 或 GluonCV 可能是您的不二之选。 最后，适合您的框架取决于您的独特需求和品味。