1. TensorFlow:由Google开发,是一个开源的机器学习结构,支撑深度学习和端到端的学习。它具有灵敏性和可扩展性,适用于多种机器学习使命,包含图画辨认、语音辨认、自然言语处理等。
2. PyTorch:由Facebook开发,也是一个开源的机器学习结构,专心于深度学习。它以其动态核算图和易于运用的API而出名,广泛运用于学术界和工业界。
3. Keras:是一个高档神经网络API,能够运行在TensorFlow和Theano之上。它旨在快速构建和迭代深度学习模型,供给了简练的API和模块化的规划。
4. Scikitlearn:是一个开源的机器学习库,供给了多种常用的机器学习算法,包含分类、回归、聚类、降维等。它易于运用,适用于初学者和专家。
5. Caffe:是一个快速、可扩展的深度学习结构,首要用于图画分类和卷积神经网络。它以其高性能和易于装备而出名。
6. MXNet:由Apache软件基金会开发,是一个灵敏的深度学习结构,支撑多种编程言语和渠道。它具有高度的可扩展性和模块化规划。
7. Theano:是一个Python库,能够界说、优化和评价数学表达式,特别是触及多维数组的表达式。它是一个强壮的东西,用于深度学习和科学核算。
8. C :尽管不是机器学习结构,但C 言语在机器学习和深度学习范畴中被广泛运用,由于它供给了高性能和低推迟的核算才能。
9. R言语:是一个核算核算和图形展现的言语,供给了丰厚的机器学习库,如caret、randomForest、nnet等。它广泛运用于数据剖析和机器学习范畴。
10. Julia:是一个高性能的动态编程言语,旨在为科学核算和机器学习供给高效的解决方案。它具有简练的语法和强壮的数值核算才能。
11. CNTK:由Microsoft开发,是一个开源的深度学习东西包,支撑多种编程言语,包含Python、C 和C。它具有高性能和可扩展性,适用于大规模的深度学习使命。
12. DL4J:是一个开源的深度学习库,依据Java编写,支撑多种编程言语和渠道。它供给了丰厚的深度学习算法和东西,适用于多种运用场景。
13. PaddlePaddle:由百度开发,是一个开源的深度学习渠道,支撑多种编程言语和渠道。它具有高性能和易用性,适用于多种机器学习使命。
14. LightGBM:是一个依据梯度进步决策树(GBDT)的开源机器学习库,具有高性能和可扩展性。它广泛运用于各种机器学习使命,如分类、回归、排序等。
15. XGBoost:是一个依据梯度进步决策树的开源机器学习库,具有高性能和可扩展性。它广泛运用于各种机器学习使命,如分类、回归、排序等。
16. CatBoost:是一个依据梯度进步决策树的开源机器学习库,具有高性能和可扩展性。它广泛运用于各种机器学习使命,如分类、回归、排序等。
17. PySpark:是一个开源的分布式核算体系,依据Apache Spark。它供给了丰厚的机器学习库,支撑多种编程言语,包含Python、Scala和Java。它适用于大规模数据处理和机器学习使命。
18. H2O:是一个开源的机器学习渠道,支撑多种编程言语和渠道。它供给了丰厚的机器学习算法和东西,适用于多种运用场景。
19. TPOT:是一个开源的机器学习主动化东西,能够主动查找和优化机器学习模型。它依据遗传算法和机器学习库,能够快速构建和优化机器学习模型。
20. ML.NET:是由Microsoft开发的一个开源的机器学习结构,专为.NET渠道规划。它供给了丰厚的机器学习算法和东西,适用于多种运用场景。
这些机器学习结构各有特色,挑选适宜的结构取决于详细的运用场景和需求。
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习结构,广泛运用于深度学习范畴。它具有以下特色:
支撑多种编程言语:TensorFlow支撑Python、C 、Java等多种编程言语,便利开发者运用。
动态核算图:TensorFlow选用动态核算图,能够灵敏地构建杂乱的神经网络模型。
丰厚的API:TensorFlow供给了丰厚的API,包含Tensor操作、优化器、丢失函数等,便利开发者进行模型练习和评价。
PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习结构,相同广泛运用于深度学习范畴。它具有以下特色:
动态核算图:PyTorch也选用动态核算图,与TensorFlow相似,能够灵敏地构建杂乱的神经网络模型。
易于上手:PyTorch的语法简练,易于了解,适宜初学者快速入门。
社区活泼:PyTorch具有巨大的社区,供给了丰厚的教程和资源,便利开发者解决问题。
Keras是一个高档神经网络API,能够运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端之上。它具有以下特色:
简练的API:Keras供给了简练的API,便利开发者快速构建和练习模型。
模块化规划:Keras选用模块化规划,能够便利地组合不同的层和模型。
易于扩展:Keras支撑自界说层和模型,便利开发者进行扩展。
MXNet是由Apache软件基金会开发的开源机器学习结构,支撑多种编程言语,包含Python、R、Java等。它具有以下特色:
灵敏的编程模型:MXNet支撑多种编程模型,包含符号核算和指令式编程,便利开发者依据需求挑选适宜的编程方法。
高效的分布式练习:MXNet支撑高效的分布式练习,能够充分利用多核CPU和GPU资源。
跨渠道支撑:MXNet支撑多种渠道,包含Windows、Linux、macOS等。
Theano是一个Python库,用于界说、优化和评价数学表达式。它具有以下特色:
符号核算:Theano支撑符号核算,能够便利地构建和优化数学表达式。
主动微分:Theano具有主动微分功用,能够主动核算梯度,便利进行模型练习。
GPU加快:Theano支撑GPU加快,能够明显进步核算功率。
以上介绍了几种常用的机器学习结构,它们在深度学习范畴有着广泛的运用。挑选适宜的机器学习结构关于完成高效、精确的模型至关重要。开发者能够依据自己的需求、了解程度和项目特色挑选适宜的结构。
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