10个最佳的人工智能开发框架和AI库
编辑推荐:本文主要讲解了10个人工智能开发框架和AI库分别是什么及优缺点。本文来自于云+社区，由火龙果软件Anna编辑、推荐。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.MicrosoftCNTK
“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（NetworkDescriptionLanguage,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。
出于这个原因，Theano已经被用于为大规模的计算密集型操作提供动力大约十年。
然而，在2017年9月，宣布Theano的主要开发将于2017年11月发布的1.0版本后停止。
这并不意味着它是一个不够强大的库。你仍然可以随时进行深入的学习研究。在这里了解更多。
Theano
data-intensivecomputations
优点：
正确优化CPU和GPU。
有效的数字任务。
缺点：
与其他库相比，原生Theano有点低级。
需要与其他库一起使用以获得高度的抽象化。
AWS上有点bug。
4.Caffe
“快速、开源的深度学习框架”
语言：C++。
Caffe是一个强大的深度学习框架。
像这个清单上的其他框架一样，深度学习的研究速度非常快。
借助Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。Caffe在GPU上运行良好，这有助于在运行期间提高速度。查看主页获取更多信息。
Caffe主要的类有：
mainclasses
优点：
Python和MATLAB的绑定可用。
性能表现良好。
无需编写代码即可进行模型的训练。
缺点：
对于经常性网络不太好。
新体系结构不太好。
5.Keras
“人类的深度学习”
语言：Python。
Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库。
与TensorFlow、CNTK和Theano不同，Keras不是一个端到端的机器学习框架。
相反，它作为一个接口，提供了一个高层次的抽象化，这使得无论它坐落在哪个框架上，神经网络的配置都会变得容易。
谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，而微软的CNTK也会在很短的时间内做到这一点。在这里了解更多。
优点：
它是用户友好的。
它很容易扩展。
在CPU和GPU上无缝运行。
与Theano和TensorFlow无缝工作。
缺点：
不能有效地用作独立的框架。
6.Torch
“一个开源的机器学习库”
语言：C。
Torch是一个用于科学和数字操作的开源机器学习库。
这是一个基于Lua编程语言而非Python的库。
Torch通过提供大量的算法，使得深度学习研究更容易，并且提高了效率和速度。它有一个强大的N维数组，这有助于切片和索引等操作。它还提供了线性代数程序和神经网络模型。点击查看详情！
优点：
非常灵活。
高水平的速度和效率。
大量的预训练模型可用。
缺点：
不清楚的文献记录。
缺乏即时使用的即插即用代码。
它基于一种不那么流行的语言――Lua。
7.Accord.NET
“机器学习、计算机视觉、统计和.NET通用科学计算”
语言：C＃。
这是专为C＃程序员设计的。
Accord.NET框架是一个.NET机器学习框架，使音频和图像处理变得简单。
这个框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至可视化。除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理的功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。检查主页面。
优点：
它有一个强大而积极的开发团队。
非常有据可查的框架。
质量可视化。
缺点：
不是一个非常流行的框架。
比TensorFlow慢。
8.SparkMLlib
“可扩展的机器学习库”
语言：Scala。
Apache的SparkMLlib是一个非常可扩展的机器学习库。
它非常适用于诸如Java、Scala、Python，甚至R等语言。它非常高效，因为它可以与Python库和R库中的numpy进行互操作。
MLlib可以轻松插入到Hadoop工作流程中。它提供了机器学习算法，如分类、回归和聚类。
这个强大的库在处理大型数据时非常快速。
优点：
对于大规模数据处理非常快速。
提供多种语言。
缺点：
陡峭的学习曲线。
即插即用仅适用于Hadoop。
9.Sci-kitLearn
“用Python的机器学习”
语言：Python。
Sci-kitlearn是一个非常强大的机器学习Python库，主要用于构建模型。
使用numpy、SciPy和matplotlib等其他库构建，对统计建模技术（如分类、回归和聚类）非常有效。
Sci-kitlearn带有监督学习算法、无监督学习算法和交叉验证等功能。点击查看详情！
优点：
许多主要算法的可用性。
有效的数据挖掘。
缺点：
不是构建模型的最佳选择。
GPU效率不高。
10.MLPack
“可扩展的C++机器学习库”
语言：C++。
MLPack是一个用C++实现的可扩展的机器学习库。因为它是用C++编写的，所以你可以猜测它对于内存管理是非常好的。
MLPack以极高的速度运行，因为高质量的机器学习算法与库一起出现。这个库是对新手友好的，并提供了一个简单的API使用。点击查看详情！
优点：
非常可扩展。
Python和C++绑定可用。
缺点：
不是最好的文献记录。
爱数认知智能开发框架KWeaver正式开源
近日,16周年庆活动现场,爱数正式开源了认知智能开发框架KWeaver。KWeaver脱胎于爱数认知智能框架AnyDATAFramework2,具有快速的开发能力、全面的开放性、高性能等特性,以成熟的数据知识化方法论和系列认知智能应用组件赋能数据科学家和应用开发者,以此降低领域认知智能应用开发的复杂度与人才门槛。开源后,KWeaver将作为普惠技术进一步赋能产业,人人都可以在GitHub上获取。爱数在数据产业的布局与创新2021年,爱数推出新愿景——以数据重塑生产力,共创智能世界。“数据”和“智能”作为爱数成长的两个关键词,很好地呼应了爱数的业务定位Data+AI,即AI驱动,数据赋能。这个愿景背后,也蕴涵着爱数更高层次的追求:不仅要成长为一个典范企业,还应肩负起社会责任,让技术驱动社会进步,用数据赋能人类生产力的提升。在“Data”层面,爱数很早就开始了数据产业的布局,实现数据产业从0到1的创新。2019年爱数发布大数据基础设施战略,加速布局数据产业;2021年～2022年爱数基于领域认知智能技术成立北方大数据交易中心,搭建全国数据交易网络体系;2022年爱数宣布以开源赋能产业,减低总体社会成本,实现客户、伙伴等多方的可信协作。在“AI”层面,爱数认知智能技术在近两年也取得了较快的进展。2021年,爱数发布以领域知识网络为核心技术的AnyDATAONE,并与复旦大学成立联合实验室开展认知智能的研究。之后,又和天津大学成立联合实验室开展数据智能技术的研究。目前,爱数正在全球范围招募人工智能博士,在长沙筹建人工智能研究院,以此推动领域认知智能技术的发展。在此背景下,爱数一方面希望通过KWeaver的开源,整合全球智慧,将各行各业、各个领域不同的解题思路和方法模型融入爱数的认知智能框架,激发更多的创新与应用;另一方面也希望通过开源,让爱数积累的技术成果走出爱数,面向更多的数据科学家、应用开发者和领域专家,为行业拥抱AI提供更多的可能。领域认知驱动需要开源经过几十年的发展,人工智能从计算智能发展到感知智能,又从感知智能发展到认知智能。作为第三代人工智能,认知智能非常重要的特点之一,就是需要通过领域认知进行驱动。“第三代人工智能的目标是要真正模拟人类的智能行为,我们必须充分地利用知识、数据、算法和算力,把四个因素充分利用起来,这样才能够解决不完全信息、不确定性环境和动态变化环境下面的问题,才能达到真正的人工智能。——张钹院士”在此背景下,领域认知智能成为新的解题思路,这也是爱数自2021年推出认知智能战略后,联合复旦大学、天津大学等高等院校专家不断实践摸索出的技术成果。领域认知智能,面向某一领域内具体的业务问题,通过获取领域内的数据实现数据知识化形成领域知识网络,再基于领域智商评估领域知识的质量,在此基础上利用知识进行理解、推理和决策,从而开发出满足用户场景需求的领域认知智能应用,辅助人们解决特定的问题,提升生产力。“认知智能的核心能力是“理解”和“解释”,体现在机器能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力,体现在机器能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力,体现在推理、规划等等一系列人类所独有的认知能力上。——《知识图谱与认知智能》,肖仰华,复旦大学教授,复旦爱数联合研究研究中心主任”然而,各行各业领域的众多、专业领域之间的高壁垒,唯有通过开源,才能更加容易地让不同行业、不同领域的开发者开发领域认知智能,从而也让KWeaver不断提升领域认知能力。对于爱数而言,一方面需要借助开源整合全球智慧;另一方面也可以通过开源开放自身的技术成果与积累,实现AI普惠全球。爱数KWeaver项目:开源的认知智能开发框架KWeaver是开源的认知智能开发框架,为数据科学家、应用开发者和领域专家提供具有快速的开发能力、全面的开放性和高性能的知识网络生成及认知智能应用开发的工具与平台。KWeaver名称中,K代表的是Knowledge知识,Weaver代表编织者,意为将所有领域知识编织在一起,从而实现领域认知智能。KWeaver面向数据科学家、应用开发者、领域专家三类用户提供三种能力。快速的开发能力:KWeaver提供可视化的知识网络工作台,可视化的认知智能应用开发调试工具,丰富的数据加工及模型训练工具,以及所见即所得的API文档;全面的开放性:KWeaver源代码是开源且技术透明的,这意味着参与项目的用户可以查看全部技术细节,同时还支持多元异构数据源对接,提供SDK兼容更多的第三方知识抽取模型,提供API和Web组件的整合方式;高性能:得益于爱数多年在云原生领域的积累,KWeaver的开发基于云原生技术,提供横向扩展能力,采用分布式的计算引擎实现海量数据接入的处理能力。通过KWeaver实现领域认知驱动涉及到两个关键步骤。第一是领域知识获取。首先建立领域认知模型,基于模型进行数据加工抽取知识,对于不同来源的数据,加工的方式也会有很大不同,部分数据可以直接抽取,部分数据则需要通过深度学习模型,例如文本知识。加工完成后生成领域知识网络。第二是领域知识利用。基于知识网络进行认知智能应用的开发,利用数据科学的方法开发模型,并将模型应用到推理、理解等具体场景。显然,在数据领域认知智能并非替代原有的深度学习或机器学习,而是将两者结合发挥更大的作用。KWeaver也会内置很多基于深度学习的知识抽取模型。本次正式开源前,KWeaver已经伴随爱数AnyDATA经历了近3年的孵化和打磨,结合AnyShare、AnyRobot、AnyFabric等产品的能力实现诸多创新。如结合AnyShare在知识管理方面形成行业知识卡片、行业标签、知识搜索等应用;结合AnyRobot在智能运维方面实现可持续进化的运维知识库,以及运维中小概率事件的故障定位和根因分析;结合AnyFabric帮助用户更好地编织数据,以资产图谱的形式让用户更直观全面的观察和分析业务能力、数据质量等等。16年专注,16年探索。从备份一体机到大数据基础设施,从人工智能到领域认知智能,从传统商业模式到KWeaver的正式开源,爱数始终在朝着“以数据重塑生产力,共创智能世界”的愿景不断成长。未来,爱数将以更开放、包容的心态,通过更多的开源计划实现技术共享,为数据产业的繁荣发展贡献自己应尽的力量。(来源：新视线)责任编辑：曹蕊
深圳人工智能加速落地千行百业
腾讯是深圳人工智能行业企业创新活跃的一个缩影。规模高速增长、应用加速拓展、创新活跃，正是近年来深圳市人工智能核心产业发展的现状。
深圳市人工智能产业规模的增长，主要得益于企业规模的增长和企业数量的增加。深圳现有人工智能相关企业超过2000家，分布于产业链各环节。据市工信局相关负责人介绍，如果从深圳企业规模和赛道看，第一类是华为、腾讯等头部企业，它们在人才和技术储备上最多；第二类是专业人工智能服务商，如云天励飞、优必选、奥比中光、北科瑞声等；第三类主要是传统的电子信息软硬件企业，它们以应用为主，如创维等。此外，深圳还聚集了一批知名的人工智能研究机构，如鹏城实验室、粤港澳大湾区数字经济研究院等。
如果从产业链分工来看，深圳人工智能企业可分为基础层、技术层和应用层，基础层主要包括高端芯片、算法开发、开源框架等领域，以华为、腾讯、云天励飞等为代表；技术层主要为计算机视觉、智能语音领域，一批优秀企业脱颖而出；而应用层，在机器人、智能家居、无人机、智能医疗、自动驾驶、智慧安防等各领域均有代表性企业。
人工智能深入千行百业
2021年4月，刚接任华为云CEO的余承东曾在“华为开发者大会”上公布了一项重磅产品：华为云盘古大模型。经过了两年的“沉寂”后，盘古系列AI大模型将正式上线。华为云人工智能领域首席科学家田奇直言，未来工业应用将会是人工智能新的爆发点，“盘古”致力于做好行业应用，形成关键技术壁垒，为煤矿、电力、金融、农业创造产业价值。
近年来，人工智能已在深圳的金融、制造、交通、供应链、医疗、政务等领域均实现良好应用。
如在“AI+制造领域”，引导企业实施数字化转型。位于坪山区的荣耀智能制造产业园正集新产品验证中心、高端旗舰手机量产中心、新工艺/新技术/制造模式孵化中心和智能制造能力建设中心于一体。产线75%的工序由自动化设备完成，其中超过四成的设备来自自主研发，每28.5秒就有一台手机下线。在工信部发布的《2021年度智能制造试点示范工厂揭榜单位和优秀场景名单》中，该产业园作为深圳市4家代表之一入选。
在“AI+医疗”领域，晶泰科技打造了国际上首个具备人工智能结合实验数据并进行商业化运营的药物发现平台。晶泰科技整合人工智能等前沿技术，首创“智能计算+自动化实验+专家经验”药物研发新模式，对新药研发关键环节进行颠覆性改造，打破药物研发领域著名的“双十定律”（即研发一款原创新药需要逾10年时间、花费10亿美元，其创新回报率只有约1%），大幅提高了药物研发效率与成功率，降低了研发成本，已成功为美国、欧洲、亚洲等地逾200家先锋药企和科研机构提供药物研发服务。
在“AI+金融”领域，深圳已建设了一批智慧金融应用创新平台，支持粤港澳大湾区数字经济研究院成立AI金融与深度学习研究中心，探索用AI技术让金融更精准、更迅捷、更安全；在“AI+政务”领域，民生诉求服务一体化平台积极应用人工智能技术，有效提升了民生诉求服务水平。
立法政策保障业界加大投入
深圳人工智能产业飞速发展的背后，得益于政府、研究机构和企业长期以来的重视和不断投入。
2019年，国家发改委批准深圳建设国家新一代人工智能创新发展试验区，工信部批准深圳建设国家人工智能创新应用先导区。近几年，深圳出台了《深圳市新一代人工智能发展行动计划（2019－2023年）》，出台培育发展智能传感器、智能网联汽车、智能机器人、智能终端4个细分产业集群行动计划，并公布了深圳市人工智能创新应用示范项目（第一批）名单等。人工智能各级政策的不断出台和落地，为人工智能产业发展提供了良好的政策环境，有利于人工智能产业发展壮大。
2022年11月1日起，《深圳经济特区人工智能产业促进条例》正式施行，作为全国首部人工智能产业专项立法，《条例》从深圳人工智能产业发展实际出发，围绕“明确范围+补齐短板+强化支撑+抢抓应用+集聚发展+规范治理”等环节进行探索创新。《条例》的印发实施，为促进深圳人工智能产业发展提供了坚实的法治保障。
5月31日，《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》正式印发。深圳将努力创建人工智能先锋城市，为全市高质量发展助力赋能。由此，深圳构筑起“一条例、一方案、一清单、一基金群”的人工智能高质量发展和高水平应用的政策体系，加快推进人工智能全时全域应用。
算力是大数据时代的生产力，更是支撑国民经济发展的源动力。IDC《2022全球计算力指数评估报告》指出，中国的算力产业规模和多样性目前正持续高速增长，2018年至2022年，深圳的算力规模位居全国前三。目前，深圳大力建设国家超算深圳中心、鹏城云脑、腾讯云等算力基础设施。去年5月，鹏城实验室首次对外发布了中国算力网计划，中国算力网构建自主创新的技术体系，将建成覆盖国家超算中心、智算中心、数据中心等大型异构算力中心互联互通、协同调度与高效计算的网络化算力基础设施。中国工程院院士、鹏城实验室主任高文近期表示，将在韶关建设中国第一个算力调度中心，算力调度中心将能实时反映整个广东的数据、算力和需求算力情况，并向西部各算力节点实时提出算力需求，保证算力能进行实时调度。用高文的话来说就是，未来“像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样方便地使用算力”。
此外，企业在人工智能领域加大布局。腾讯近期就在财报会上强调，目前正在大力建设人工智能和云基础设施，已经在芯片、操作系统、数据库等核心软硬件领域进行了大规模自研实践，自研算力底座已经初具规模。华为轮值董事长孟晚舟也称，预计到2030年，全球通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍。华为将围绕着多场景、多样性的需求，不断提高通用计算、人工智能计算的算力，华为云将沿着行业数字化的“云底座”和“使能器”保持投入。返回搜狐，查看更多