AI框架是开发和部署人工智能应用的核心工具，通常提供预建模块、算法库和计算资源管理功能。以下是常见AI框架分类及特点：

1. 深度学习框架 🧠

  • TensorFlow：由谷歌开发，支持分布式训练和灵活的模型架构
  • PyTorch：Facebook开源，以动态计算图和易用性著称
  • MXNet：适合大规模分布式场景，支持多语言接口
深度学习框架_示意图

2. 机器学习框架 📊

  • Scikit-learn：经典Python库，适用于传统机器学习算法
  • XGBoost：高效梯度提升框架，广泛用于数据竞赛
  • LightGBM：基于决策树的轻量级框架，支持GPU加速
机器学习框架_架构

3. 全栈AI开发平台 🌐

  • TensorFlow Extended (TFX)：端到端机器学习平台，集成数据准备、模型训练等流程
  • PyTorch Lightning：简化PyTorch训练流程的高级框架
  • ONNX (Open Neural Network Exchange)：跨框架模型转换标准，支持多种开发工具
AI框架应用_案例

如需深入了解AI框架的实际应用场景，可访问 AI框架应用 页面查看完整案例分析。