人工智能一般使用什么框架（常见的人工智能框架有哪些?讨论其各自的优缺点?）

人工智能框架是一种用于构建和部署人工智能模型的软件库或工具集合,通常提供了一系列算法、数据预处理、特征提取、模型训练和部署等功能,使得人工智能模型能够更加快速、高效地开发和部署。
以下是一些常见的人工智能框架:
1. TensorFlow:由Google开发的开源机器学习框架,支持多种语言和硬件平台。
2. PyTorch:由Facebook开发的开源机器学习框架,以其动态计算图和动态优化而闻名。
3. Keras:是一个高级神经网络API,可以与TensorFlow、Theano和CNTK等低级框架一起使用。
4. Caffe:由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架,最初是为图像识别和计算机视觉任务而设计的。
5. MXNet:由亚马逊开发的深度学习框架,支持分布式训练和多种编程语言。
6. Theano:是一个Python库,用于优化Python代码的机器学习模型的编译。
7. Torch:由纽约大学开发的开源机器学习框架,以其易于使用和灵活性而闻名。
8. Microsoft Cognitive Toolkit:由微软开发的深度学习框架,支持分布式训练和多种编程语言。
这些框架只是众多人工智能框架中的一部分,开发者可以根据自己的需求和技能水平选择适合的框架。