框架之力——最好的用于深度学习的 10 个最佳 Python 库

Python 一直在稳步上升，成为顶级编程语言。这有很多原因，包括与其他主流语言相比它的效率极高。它还具有类似英语的命令和语法，使其成为初学者编码人员的首选。

Python 最大的卖点或许是其大量的开源库，这些库使该语言能够用于从数据科学到数据操作的所有领域。

Python 和深度学习

深度学习是涉及人工神经 络的机器学习的一个子领域，人工神经 络是受人脑结构启发的算法。深度学习有许多应用，并用于当今的许多人工智能技术中，例如自动驾驶汽车、新闻聚合工具、自然语言处理(NLP)、虚拟助手、视觉识别等等。

近年来，Python 已被证明是一种令人难以置信的深度学习工具。由于代码简洁易读，因此非常适合深度学习应用。与其他编程语言相比，其简单的语法还使应用程序的开发速度更快。使用 Python 进行深度学习的另一个主要原因是该语言可以与使用不同编程语言编码的其他系统集成。这使得它更容易与用其他语言编写的 AI 项目混合。

让我们来看看深度学习的 10 个最佳 Python 库：

1. TensorFlow

TensorFlow 被广泛认为是用于深度学习应用程序的最佳 Python 库之一。它由 Google Brain 团队开发，提供范围广泛的灵活工具、库和 区资源。初学者和专业人士都可以使用 TensorFlow 来构建深度学习模型以及神经 络。

TensorFlow 具有灵活的架构和框架，使其能够在 CPU 和 GPU 等各种计算平台上运行。话虽如此，它在张量处理单元（TPU）上运行时表现最好。Python库常用于在深度学习模型中实现强化学习，可以直接将机器学习模型可视化。

以下是 TensorFlow 的一些主要功能：

2.Pytorch

PyTorch 使您能够执行许多任务，它对于 NLP 和计算机视觉等深度学习应用程序特别有用。

PyTorch 的一些最佳方面包括其高速执行，即使在处理繁重的图形时也可以实现。它也是一个灵活的库，能够在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。PyTorch 具有强大的 API，使您能够扩展库，以及自然语言工具包。

以下是 PyTorch 的一些主要功能：

3.NumPy

作为其他著名的 Python 库之一，NumPy 可以无缝地用于大型多维数组和矩阵处理。它依赖于大量高级数学函数，这使得它对于深度学习中的高效基础科学计算特别有用。

NumPy 数组需要的存储空间比其他 Python 列表要少得多，而且使用起来更快、更方便。可以在矩阵中对数据进行操作、转置和使用库重新整形。NumPy 是提高深度学习模型性能而不需要太多复杂工作的绝佳选择。

以下是 NumPy 的一些主要功能：

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展，但现在它是 Github 上的独立 Python 库。Scikit-Learn在分类、回归和聚类方法中 包括 DBSCAN、梯度提升、支持向量机和随机森林。

Scikit-Learn 最伟大的方面之一是它可以轻松地与其他 SciPy 堆栈互操作。它还具有用户友好性和一致性，使共享和使用数据变得更加容易。

以下是 Scikit-learn 的一些主要功能：

5. Scipy

这将我们带到了 Scipy，它是一个基于 Numpy 的免费开源库。SciPy 是目前最好的 Python 库之一，这要归功于它在大型数据集上执行科学和技术计算的能力。它附带用于阵列优化和线性代数的嵌入式模块。

该编程语言包含 NumPy 的所有功能，但它会将它们变成用户友好的科学工具。它通常用于图像处理，并为高级非科学数学函数提供基本处理功能。

以下是 SciPy 的一些主要功能：

6.Pandas

主要用于数据科学和深度学习学科的开源 Python 库之一是 Pandas。该库提供数据操作和分析工具，用于分析数据。该库依靠其强大的数据结构来操作数值表和时间序列分析。

Pandas 库通过提供 Series 和 DataFrames 提供了一种快速有效的方式来管理和探索数据，它们有效地表示数据，同时也以不同的方式处理数据。

以下是 Pandas 的一些主要功能：

7.微软 CNTK

另一个用于深度学习应用的 Python 库是 Microsoft CNTK（认知工具包），它以前称为计算 络工具包。开源深度学习库用于实现分布式深度学习和机器学习任务。

CNTK 使您能够将卷积神经 络 (CNN)、前馈深度神经 络 (DNN) 和递归神经 络(RNN) 等预测模型与 CNTK 框架相结合。这使得端到端深度学习任务的有效实施成为可能。

以下是 CNTK 的一些主要功能：

8.Kears

Kears 是另一个著名的用于深度学习任务的开源 Python 库，可以进行快速的深度神经 络测试。Keras 为您提供构建模型、可视化图表和分析数据集所需的工具。最重要的是，它还包括可以直接导入和加载的预标记数据集。

Keras 库通常是首选，因为它是模块化的、可扩展的和灵活的。这使其成为初学者的用户友好选择。它还可以与目标、层、优化器和激活函数集成。Keras 在各种环境中运行，可以在 CPU 和 GPU 上运行。它还为数据类型提供了最广泛的范围之一。

以下是 Keras 的一些主要功能：

9. Theano

接近我们列表末尾的是 Theano，这是一个专门为机器学习和深度库开发的数值计算 Python 库。使用此工具，您将实现数学表达式和矩阵计算的高效定义、优化和评估。所有这些都使 Theano 能够用于使用维数组来构建深度学习模型。

由于 Theano 是一个高度特定的库，许多深度学习开发人员和程序员都在使用它。它可以与图形处理单元 (GPU) 一起使用，而不是中央处理单元 (CPU)。

以下是 Theano 的一些主要功能：

10. MXNet

在我们列出的用于深度学习的 10 个最佳 Python 库列表中，MXNet 是一个高度可扩展的开源深度学习框架。MXNet 旨在训练和部署深度神经 络，它可以极快地训练模型。

MXNet 支持多种编程语言，例如 Python、Julia、C、C++ 等。MXNet 最好的方面之一是它在 GPU 上提供了令人难以置信的快速计算速度和资源利用率。

以下是 MXNet 的一些主要功能：