在您的数据和云上构建基础模型;快速和最小的库 训练和部署人工智能模型
具有强大 GPU 加速功能的 Python 中的张量和动态神经网络
TensorFlow 是一个用于机器学习和人工智能的免费开源软件库。它可用于一系列任务,但特别侧重于深度神经网络的训练和推理。 TensorFlow 由 Google Brain 团队开发,供 Google 内部用于研究和生产。
Apache MXNet 是一种深度学习框架,专为提高效率和灵活性而设计。它允许您混合使用符号和命令式编程,以最大限度地提高效率和生产力。
Caffe 是一个深度学习框架,在构建时考虑到了表达、速度和模块化。它由 Berkeley AI Research ( BAIR ) 和社区贡献者开发。 Yangqing Jia 在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间创建了该项目。 Caffe 在 BSD 2-Clause 许可证下发布。
JAX 是 Autograd 和 XLA ,汇集在一起用于高性能数值计算。Google JAX 是一个用于转换数值函数的机器学习框架。 [1] [2] [3] 它被描述为将 autograd(通过函数微分自动获得梯度函数)和 TensorFlow 的 XLA 的修改版本结合在一起(加速线性代数)。它旨在尽可能地遵循 NumPy 的结构和工作流程,并与各种现有框架(如 TensorFlow 和 PyTorch)一起工作。
AI + 机器学习 使用人工智能功能为任何开发者和任何方案创建下一代应用程序