高质量AI库的选择与比较

文章主题：人工智能, 机器学习, 深度学习, 框架

虽然人工智能（AI）的发展历史悠久，但我们不能误以为这个领域的热潮已经消退。相反，AI正面临着前所未有的发展机遇，其潜力和影响力日益凸显。最初，AI被认为是狂热爱好者和天才的专利，但随着各种库和框架的不断涌现，AI逐渐融入了IT行业的主流，吸引了众多优秀人才投身其中。

在这篇文章中，我们将重点关注用于人工智能（AI）开发的优质库，同时分析它们的优势与劣势，以及所具备的特性。接下来，让我们一起深入探讨AI库的领域。

1. TensorFlow

“使用数据流程图对可拓展的机器学习进行计算”

语言：C++

在初次接触人工智能领域时，你可能会听到诸如谷歌的TensorFlow等众多框架中的首个。TensorFlow是一款采用数据流程图进行数值计算的开源软件，以其独特的架构广受好评，无论是桌面计算机、服务器还是移动设备，都可以在其上进行运算。此外，它还可以在Python编程语言中运行。TensorFlow的主要工作方式是通过数据层进行排序，然后我们可以调用各个节点，根据收到的信息做出相应的决策。

优点：

使用简单易学的语言，如 Python。使用计算图进行抽象。可以使用 TensorBoard 获得可视化。

缺点：

运行速度慢，因为 Python 不是最快的语言。缺乏许多预训练的模型。不完全开源。

2. Microsoft CNTK

“开源的深度学习工具包”

语言：C++

能否认为这是微软对谷歌 TensorFlow 的一种回击？微软的 CNTK（计算网络工具包）是一个旨在加强模块化并维持计算网络分离的库，它提供了学习算法和模型描述。当需要大量的服务器来进行计算时，CNTK 可以有效地利用多台服务器。据悉，CNTK 在功能上与谷歌的 TensorFlow 相差无几，但运算速度却略胜一筹。

优点：

高度灵活。允许分布式训练。支持 C++、C#、Java 和 Python。

缺点：

它由一种新的语言——NDL（网络描述语言）实现。缺乏可视化。

3. Theano

“数值计算库”

语言：Python

Theano，作为TensorFlow的主要竞争者之一，是一款功能强大的Python库，其特色在于能够利用高效的多维数组进行数值计算，而无需依赖CPU。通过GPU进行数据密集型计算，Theano的效率之高使其在过去的十年里，成为了大规模数据处理的首选工具。然而，在2017年9月28日，Theano的开发团队宣布将于同年11月15日发布1.0版本后，将正式停止对其主要开发。尽管如此，Theano仍然保持其卓越的实力，深度学习爱好者依然可以继续使用它，进行深入的学习和研究。

优点：

对 CPU 和 GPU 进行了适当优化。高效的数值计算任务。

缺点：

与其他库相比，原始的 Theano 有点儿低级。需要与其他库一起使用，以获得较高级的抽象。在 AWS 上使用有点小 Bug。

4. Caffe

“应对深入学习的快速开放架构”

语言：C++

Caffe 是一款功能强大的深度学习框架，与该列表中的其他框架相比，它在深度学习领域的研究中具有很高的效率和速度。利用 Caffe，用户可以轻松地搭建一个适用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。值得注意的是，Caffe 在 GPU 上的性能表现尤为出色，其运行速度相较于其他框架更为迅速。

上图是 Caffe 的主类。优点：

可以与 Python 和 MATLAB 绑定使用。高性能。无需编写代码，即可训练模型。

缺点：

对递归网络支持不好。对新架构来说不是很好。

5. Keras

“针对人类的深度学习”

语言：Python

Keras，这是一个由Python语言构建的开源神经网络库，与TensorFlow、CNTK、Theano等端到端的机器学习框架不同，它并非一个完整的解决方案，而是一个API接口，为神经网络的配置提供了高层次的抽象。通过这种方式，用户可以更轻松地创建和使用神经网络，而无需深入关注底层实现。值得注意的是，谷歌的TensorFlow已经支持Keras作为其后台，预计微软的CNTK也将很快对此表示支持。

优点：

它对用户友好，易于上手。高度拓展。可以在 CPU 或 GPU 上无缝运行。完美兼容 Theano 和 TensorFlow。

缺点：

不能有效地作为一个独立的框架来使用。

6. Torch

“开源机器学习库”

语言：C

Torch是一个广泛应用于科学计算和数值计算的开源机器学习库，其核心功能是基于Lua编程语言实现的。作为一个全面而深入的工具，Torch不仅提供了丰富的算法资源，而且通过优化计算效率和速度，极大地推动了相关领域的发展。此外，Torch还具备卓越的N维数组功能，能够轻松完成诸如切片和索引等复杂计算任务。同时，它还能支持线性代数程序和神经网络模型的构建，为科研工作者和工程师们提供了极大的便利。总之，Torch以其独特的优势，成为了科学计算和数值计算领域的有力助手。

优点：

高度灵活。速度快，效率高。大量的预训练模型可用。

缺点：

说明文档不够清晰。缺乏立即使用的即插即用代码。它基于一个不怎么流行的编程语言 Lua。

7. Accord . NET

“针对 . NET 的机器学习、计算机视觉、统计学和通用科学计算”

语言：C＃

这是为 C# 程序员准备的。 Accord . NET 框架是一个 .NET 机器学习框架，使得音频和图像的处理变得更加简单。该框架可以有效地解决数值优化、人工神经网络，甚至给出了可视化的特征。此外，Accord . NET 对计算机视觉和信号处理具有强大的功能，并且易于算法实现。

优点：

它拥有一个庞大且活跃的开发团队。说明文档非常不错。高质量的可视化。

缺点：

这不是一个非常流行的框架。与 TensorFlow 相比，速度慢。

8. Spark MLlib

“可扩展的机器学习库”

语言：Scala

Apache 的 Spark MLlib 是一个具有高度拓展性的机器学习库。它在 Java、Scala、Python 甚至 R 语言中都非常有用，因为它使用 Python 和 R 中类似 Numpy 这样的库，能够进行高效的交互。 MLlib 可以很容易地插入 Hadoop 工作流程中。它提供了机器学习算法，如分类、回归、聚类等。这个强大的库在处理大规模的数据时，速度非常快。