人工智能（AI）框架是构建和训练人工智能模型的核心工具。以下是一些流行的 AI 框架，以及它们的特点和用途。
1. TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架。它支持广泛的深度学习应用，并且易于扩展。
- 特点：高度灵活，支持多种深度学习模型，强大的社区支持。
- 用途：图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
TensorFlow Logo
2. PyTorch
PyTorch 是一个由 Facebook AI 研究团队开发的深度学习框架。它以其动态计算图和直观的 API 而受到欢迎。
- 特点：易于使用，动态计算图，强大的社区。
- 用途：计算机视觉、自然语言处理、强化学习等。
PyTorch Logo
3. Keras
Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 后端上。
- 特点：简单、模块化、可扩展。
- 用途：快速原型设计，实验新想法。
Keras Logo
4. Caffe
Caffe 是由伯克利视觉和学习中心开发的一个开源深度学习框架。
- 特点：速度快，适用于图像处理。
- 用途：计算机视觉、图像识别。
Caffe Logo
5. MXNet
MXNet 是一个由 Apache 软件基金会支持的开源深度学习框架。
- 特点：灵活的编程模型，支持多种编程语言。
- 用途：大规模分布式训练，移动和嵌入式设备。
MXNet Logo
以上是当前一些流行的 AI 框架。每个框架都有其独特的优势和用途，选择合适的框架对于构建有效的 AI 模型至关重要。