AI 框架是人工智能领域中用于构建、训练和部署机器学习模型的基础工具。以下是一些流行的 AI 框架：
- TensorFlow：由 Google 开发，是一个广泛使用的开源机器学习框架，适用于各种深度学习任务。
- PyTorch：由 Facebook 开发，是一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易于使用的界面而闻名。
- Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上，旨在使深度学习变得简单。
想要了解更多关于深度学习的知识，可以访问我们的深度学习教程。
- Caffe：由伯克利视觉和学习中心开发，是一个快速深度学习框架，特别适合图像处理任务。
- MXNet：由Apache软件基金会支持，是一个灵活的深度学习框架，支持多种编程语言和计算平台。
- Theano：一个定义、优化和评估数学表达式的高效库，特别适用于深度学习。
如果你对Caffe框架感兴趣，可以阅读我们的如何使用Caffe进行图像识别指南。
- Scikit-learn：一个开源机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现，特别适用于Python用户。
Scikit-learn是进行数据挖掘和数据分析的强大工具，更多关于它的信息可以查看Scikit-learn教程。
以上是目前一些主流的 AI 框架，每个框架都有其独特的特点和适用场景。希望这些信息对你有所帮助。