9 大 AI 框架和工具 [支持者 + 挑战]

在这些时代，当进步占据首位时，人工智能正在充分利用机会。

纵观全球人工智能市场，从2022年到2030年，其市场规模以38.1%的复合年增长率增长。

根据 2021 年的调查，全球人工智能市场价值 870.4 亿美元，BFSI、汽车、医疗保健等不同行业的需求将不断增加。

人工智能数据中心越来越多地使用并行计算、更大的数据流量以及对跨多个应用行业的云机器学习平台的接受度不断提高，是近年来和未来几年人工智能需求激增的主要驱动因素。

此外，全球硬件成本的降低正在推动整个行业的发展。 推动市场扩张的其他基本要素之一是各主要公司之间越来越多的伙伴关系和合作。 此外，对开发具有人类感知能力的人工智能系统的日益重视预计将在未来几年为人工智能基础设施行业带来盈利潜力。

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的需求量很大。 结果，社区不断壮大，从而发明了各种简化学习 AI 的 AI 框架。 这篇文章将介绍一些最伟大的框架，用于开始 AI 编程并帮助提高业务效率。

值得关注的最佳 AI 框架和工具

现在让我们详细讨论所有这些 AI 框架和工具，以更多地了解它们并找到这些框架和工具最好的原因。

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1.张量流

TensorFlow 是一个可扩展的多编程接口，具有强大的增长驱动力，可实现简单的编程。 它拥有庞大的开源生态系统，并提供广泛而详细的文档。

被视为开发统计程序的绝佳方法，它还允许进行分布式培训。 在此，可以根据用户的需要以有效的格式在任何抽象层次上教授机器模型。

支持者：

Tensor Flow 使用流行的 Python 编程语言，具有强大的处理能力。 因此，它可以与任何 CPU 或 GPU 一起使用。 此外，计算图抽象可以与 TensorFlow 一起使用来开发不同的机器模型。

挑战：

该框架通过众多节点路由传入数据以生成判断或预测，这可能会消耗一些时间。 它还缺乏 AI 预训练模型。

2.微软CNTK

Microsoft CNTK 是一种适应性更强、速度更快的开源神经网络框架，可实现文本、消息和语音改革。 其高效的扩展环境可以更快地对机器模型进行整体评估，同时保持数据完整性。

这个动态框架具有与主要数据集集成的特点，使其成为 Skype、Cortana 等重要公司采用的最佳选择，并且具有高度表现力和用户友好的设计。

它是一个高度优化的框架，具有生产力、可扩展性、性能和高级集成。 Microsoft CNTK 有自己的可以有效表示的网络，例如高级和低级的综合 API。

此外，它还具有内置组件，包括 RNN、超参数调优、监督学习模型、强化、CNN 等，以及促进最大效率的资源。

支持者：

因为它支持 Python 和 C++，Microsoft CNTK 可以同时与多个服务器一起工作以加快学习过程。 Microsoft CNTK 的体系结构是根据 AI 的最新进展开发的，支持 GAN、RNN 和 CNN。 此外，它还支持分散训练以成功训练机器模型。

挑战：

它缺少可视化板以及移动 ARM 兼容性。

3.咖啡

Caffe 是一个深度学习网络，预装了一组经过训练的神经网络。 如果您的截止日期很紧，这应该是您的首选。 该框架因其图像处理功能而广受欢迎，但它也广泛支持 MATLAB。

Caffe 模型完全以明文模式创建。 它不仅有一个活跃的开源社区用于辩论和协作编码，而且由于它是预加载的，它还提供了令人难以置信的速度和效率。

支持者：

它互连 C、C++ 和 Python，还允许 CNN（卷积神经网络）建模。 由于其速度或节省时间的能力，Caffe 在执行定量工作时超越了卓越。

挑战：

Caffe 无法处理复杂数据，但在图像视觉处理方面相对较快。

4.Theano

该框架促进深度学习研究，致力于通过使用 GPU 而不是 CPU 为需要高处理能力的网络提供可靠性。 例如，多维数组计算需​​要 Theano 拥有的强大功能。 Theano 是一种流行的基于 Python 的编程语言，以快速处理和响应而著称。

Theano 的动态代码生成支持更快的表达式评估。 此外，即使数字很小，它也能提供出色的准确率。 Theano 的另一个关键特性是单元测试，它使用户能够自我验证他们的代码并轻松检测和解决错误。

支持者：

Theano 为所有数据密集型应用程序提供可靠的支持，尽管它必须与其他库结合使用。 它还针对 CPU 和 GPU 进行了精确优化。

挑战：

Theano 的最新版本预计不会有更多的升级或功能添加。

5. 亚马逊机器学习

Amazon Machine Learning 为自主学习技术的开发提供高端帮助。 该平台已经在其许多服务中拥有用户群，例如 AWS、S3 和 Amazon Redshift。 这是一项 Amazon 托管服务，可对模型执行三个操作：数据分析、模型训练和模型评估。

在 AWS 中，无论是新手、数据科学家还是开发人员，都可以找到适合各种经验水平的工具。 由于安全性至关重要，因此该产品包括完整的数据加密。 除此之外，它还提供了广泛的数据分析和理解工具，以及对所有重要数据库的访问。

倡议者：

使用此框架，您无需编写大量代码，相反，它允许您使用 API 与 AI 驱动的框架进行通信。 Amazon Machine Learning 受到数据科学家、开发人员和机器学习研究人员的高度重视。

挑战：

它缺乏灵活性，因为整个系统是抽象的，因此您无法选择特定的规范化或机器学习方法。 在数据可视化方面，亚马逊的机器学习功亏一篑。

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6.SCIKIT 学习

Scikit-learn 是一个可靠的强大的 Python 机器学习库。 它是许多有监督和无监督学习计算的基础。 先例包括直接和计算的复发、聚束、决策树和 k-implies。

在您开始实施越来越高级的计算之前，如果您刚开始学习机器学习，Scikit-learn 是一个非常适合使用的工具。 它为流行的 AI 和数据挖掘应用程序提供广泛的计算，包括聚束、重复和排序。

即使是复杂的活动，如修改数据、定义特征和采用集成技术，也可以在几行中完成。 此外，它基于 NumPy 和 SciPy 这两个基本的 Python 模块。

支持者：

该库是在 BSD 许可下提供的，这意味着它是免费的，只有很少的法律和许可限制。 scikit-learn 包不仅使用简单，而且适应性极强，对实际应用非常有用。 您可以见证它在不同案例中的用途，例如消费者行为预测、神经图像生成等。

Scikit-Learn 得到了庞大的全球在线社区支持、作者和经验丰富的合作者的支持。 对于希望将算法与自己的平台连接起来的客户，scikit-learn 网站包含大量 API 文档。

挑战：

它不是深入或详细研究的合适选择。

7.喀拉斯

如果您喜欢 Python 的活动方式，那么 Keras 最适合您。 Keras 有一个在 Theano 或 TensorFlow 上运行的高级神经网络库。 它是一个多后端和多平台应用程序，非常注重用户体验并支持快速原型制作。 除此之外，它还支持卷积和循环网络。

Keras 易于调试和探索，因为它是一个基于 Python 的框架。 Keras 富有表现力、适应性强，非常适合探索性研究。 它的创建是为了允许快速实验，它还包括一个用 Python 构建的高度模块化的神经网络库。

支持者：

该框架减少了常用场景所需的用户步骤数。 作为一个简单且一致的界面，Keras 使您能够创建定制的构建块来交流新的研究想法。 它提供快速简便的原型制作，同时还可以创建新的图层、测量和尖端模型。

挑战：

由于此框架不使用 RBM（受限玻尔兹曼机），因此它是一个不太灵活但更复杂的框架。 网上可用的项目比TensorFlow Multi-GPU 少，而且功能也不全。

8. MXNET

它使用健忘的背景来将计算时间换成记忆，这可能特别适合非常长序列上的循环网络。 MXNet 是另一个著名的深度学习框架。 MXNet 由 Apache 软件基金会创建，支持广泛的语言，例如 JavaScript、Python 和 C++。

Amazon Web Services 还帮助 MXNet 开发深度学习模型。 与几乎所有其他主要框架不同，它不受大型企业的明确管理，这被认为是社区开发框架的一个很好的特性。 MXNET 支持 TVM，这提高了部署兼容性并允许使用范围更广的其他设备类型。

支持者：

MXNET 中的模型很简单，而 API 很快。 该框架不仅支持GPU，还具有多GPU模式。 它是一个有效、可扩展且快速的框架，支持不同的编程语言，如 Scala、R、Python、C++ 和 JavaScript。

挑战：

与 TensorFlow 相比，MXNet 的开源社区相对较小。 如此缺乏重要的社区支持意味着在改进、错误修复和其他增强方面需要更长的实施时间。 MxNet 虽然被 IT 行业的各种公司广泛使用，但不如 Tensorflow 广为人知。

9. 火炬

PyTorch 是 Facebook 创建的人工智能系统，其源代码可在 GitHub 上获得，顶级专业人士正在使用它。 它获得了牵引力和许多好评。

支持者：

PyTorch 易于理解，编码更简单，并且与云平台具有最大的兼容性。 它有一套全面的强大 API，用于扩展 Pytorch 库，使其更具适应性、更快和优化友好。 在运行时，它支持计算图，同时也支持 GPU 和 CPU。 此外，Python 的 IDE 和调试工具使调试变得简单。

挑战：

随着 2016 年的发布，PyTorch 相对较新，用户较少，并且没有得到普遍认可。 缺少监控和可视化工具，例如张量板。 此外，与其他框架相比，与此框架相关的开发人员社区仍然不多。

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列出的这 9 个 AI 框架和工具可以帮助像您这样的商人、工程师和科学家解决现实世界中的问题，从而开发和加强核心技术。 正如我们所见，所有这些工具都有其独特的特点、优势和挑战。 您可以根据您的业务模型或项目目标所需的功能适用性来使用这些 AI 框架和工具。

在了解了这些列出的 AI 框架和工具的特征、优缺点之后，下一步是——您必须立即实施一个以实现理想的性能，并比其他框架和工具具有竞争优势。

 本文由 Heena Soni 撰写。 Heena 是 TRooTech.com 的狂热研究员和作家，TRooTech.com 是一家致力于为不同领域的行业流程数字化的技术公司。 作为内容管理团队的一员，她热衷于先进技术，并喜欢了解最新的技术知识。 你可以在 LinkedIn 上关注她。