AI框架是构建和部署人工智能模型的核心工具，广泛应用于机器学习、深度学习等领域。以下是主流AI框架及其特点：
1. TensorFlow 🧠
- 由Google开发，支持分布式计算
- 适用于大规模数据训练与生产环境部署
- 提供Keras高层API简化开发流程
2. PyTorch 📈
- 由Facebook开源，动态计算图更灵活
- 广受欢迎于研究与实验场景
- 集成TorchVision等工具包加速图像处理
3. Keras 🛠
- 基于TensorFlow的高级API
- 专注于快速原型设计与用户友好性
- 支持多后端（TensorFlow/ONNX/Theano）
4. TFLite 📱
- TensorFlow Lite专为移动设备优化
- 支持轻量化模型推理
- 可用于嵌入式系统与边缘计算
5. ONNX 🔄
- 开放神经网络交换格式，实现模型跨框架迁移
- 促进不同AI框架间的协作
- 支持工具链如ONNX Runtime
应用场景 🌍
- 医疗诊断：如医学影像分析（
medical_diagnosis） - 金融风控：基于时间序列的预测模型（
financial_risk_analysis） - 自动驾驶：实时目标检测与路径规划（
autonomous_driving）
如需深入了解AI框架的实践教程，可访问 AI框架入门指南。