面向 AI 开发人员的顶级工具和框架

AI 正在颠覆每一个行业。从让数据驱动的自动化助力可持续智能工厂，到在生产车间检测生产错误，再到使用机器人进行电子商务履单，甚至是扑灭野火——AI 几乎无处不在。

因此，越来越多开发人员有兴趣从事 AI 职业或者在该领域更上一层楼。但涉足这个领域可能令人心生畏惧，很多人都不知从何着手。虽然市面上有无数可用资源，但我们还是汇总了一系列顶级 AI 框架和工具，为开发人员提供 AI 开发入门所必需的基本组件。

Caffe：Caffe 诞生于伯克利人工智能实验室，是一款专注于速度和模块化的深度学习框架。它采用表达式架构，开发人员仅通过一个标志即可在 CPU 和 GPU 之间切换。它拥有大量代码，旨在促进开发。它的速度非常适合每天需要处理数百万张图像的研究实验或工业应用。该项目还为开发人员提供了入门所需的教程、安装说明和分步示例。

Keras：这款热门 AI 框架是用 Python 编写的神经网络库。Keras 以让开发人员用机器学习进行实验变得简单、灵活和强大而自豪。它减少了认知负荷，最大限度地减少了用户操作，并在开发过程中清楚地显示错误消息。您可以利用该项目的大量文档和开发人员指南开始入门。

MXNet：MXNet 目前是 Apache 软件基金会的一个孵化项目，是一款非常适合 AI 研究、原型设计和生产的深度学习框架。它包含混合前端，允许开发人员混合使用符号编程和命令式编程，从而最大限度提高效率和生产力。其他特性和功能包括可扩展分布式训练，支持八种语言绑定，以及由用以扩展 MXNet 用例的工具和库组成的生态系统。

ONNX：随着大型科技公司努力使 AI 更容易使用，ONNX 确保开发人员能够在 AI 框架生态系统中轻松互操作。它不仅仅是一个框架，而且是机器学习互操作性的开放标准。开发人员可以在自己喜欢的框架和推理引擎中工作，ONNX 则旨在消除任何下游的影响。

PaddlePaddle：这一开源深度学习平台致力于为工业用例提供丰富的 AI 功能。它广泛用于制造业、农业和企业等领域。该平台的特色是支持声明式和命令式编程、大规模训练、多终端和多平台部署，拥有丰富的算法和预训练模型。

PyTorch：这一深度学习研究平台旨在缩短从原型设计到生产的时间。该项目提供两种高级功能：张量计算和深度神经网络。它是为了深度集成到 Python 中而开发的。开发人员可以像使用 NumPy、SciPy 和 scikit-learn 等其他热门 Python 包一样使用它。该框架只需要最小的开销即可开始使用，并与英特尔^® oneMKL 等加速库集成，从而充分提高速度。

OpenCV：围绕这个开源计算机视觉库的社区旨在让使用 AI 变得简单有趣。该项目本身提供了 2500 多种计算机视觉和机器学习算法，供开发者入门使用。OpenCV 团队还提供了许多教程、课程和活动，旨在与 AI 社区进行互动和合作。查看其由英特尔^® OpenVINO^™ 赞助的最新 AI 问答游戏节目。

OpenVINO^™：英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件旨在优化和部署 AI 推理。英特尔公司刚刚发布了 OpenVINO 2022.1，这是自该工具套件首次发布以来最大的一次更新。它包含了许多新功能，旨在让 AI 开发人员的工作更轻松。主要特性包括扩展自然语言处理支持、设备便携性和更好的推理性能。开发人员可以从 Open Model Zoo 的预训练模型快速上手。点击此处详细了解最新版本。

TensorFlow：这款谷歌开发的端到端深度学习平台同时面向初学者和开发专家。其核心库旨在帮助开发人员构建和部署机器学习模型。但也有针对 JavaScript、移动设备和物联网以及生产开发的附加库。

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本文经过 insight.tech 副主编 Georganne Benesch 编辑。