随着 AI 技术加速产业发展，各式各样方法论与课堂教学不断涌现，它正在快速发生改变我们生活中几乎每两个应用领域。而各式各样合作开发库和架构的产业发展，也加深了合作开发人员与 AI 距。责任编辑将如是说非主流人工智慧合作开发库，并分析其特点，协助 AI 应用领域合作开发人员增加优先选择心理障碍。
TensorFlow
Google 开放源码人工智慧辅助工具
TensorFlow 是 Google 的开放源码人工智慧辅助工具。它提供更多了两个采用报文图进行值排序的库。能运转在多种的有着单或多 CPU 和 GPU 的系统，甚至能在终端电子设备上运转。它保有密不可分的稳定性、或者说的可扩展性、手动二阶机能，因此全力支持 Python 和 c++。
但由于 TensorFlow 的每一排序流都必须构造为两个动态图，且缺少记号性循环式，增加了排序十分困难。TensorFlow 在继续执行操控性方面并无竞争优势，对RNN 全力支持比不上 Theano，缺少许多事先体能训练的数学模型。
Microsoft CNTK
开放源码广度自学软件包
CNTK 能看做是谷歌对 Google 的 TensorFlow 的对擂。Microsoft 排序互联网软件包 (CNTK) 是两个进一步增强分立排序互联网模组化和保护的库，提供更多自学演算法和数学模型叙述。今年 CNTK 2.0 版的发布精简了广度自学业务流程，可在更广为的人工智慧生态系当中实现点对点资源整合。
CNTK 全力支持C ++、C＃、Java、Python，容许分布式系统体能训练，还有多样的 RNN讲义和预构筑数学模型。但 CNTK 最开始为内部消息合作开发采用，所以文件格式艰涩艰涩，街道社区规模较细，进阶数据资料少。
Deeplearning4j
为 Java 用户量身定制
Deeplearning4j（以下简称：DL4J）是 Java 和 Scala 环境下的两个开放源码分布式系统的广度自学项目，能构筑、定型和部署神经互联网。DL4J 与 Hadoop 和 Spark 集成，全力支持分布式系统 CPU 和 GPU，为商业环境，而非研究辅助工具目的所设计。DL4J 全力支持 YARN 与 RBM、DBN、CNN、RNN、RNTN 和 LTSM等多种广度互联网架构，还对矢量化库 Canova 提供更多全力支持。
DL4J 采用 Java 语言实现，本质上比 Python 快，在图像识别、欺诈检测和自然语言处理方面的表现出众。
Caffe
加速、开放源码的广度自学架构
Caffe 是两个广为人知、广为应用的机器视觉库，将 Matlab 实现的加速卷积互联网移植到了 C 和 C++ 平台上。Caffe 具有很好的 CNN 建模能力，但是 RNN 资源就少很多，所以它更多的是面向图像识别、推荐引擎和自然语言识别等方向的应用，不面向其他广度自学应用诸如语音识别、时间序列预测、图像字幕和文本等其他需要处理顺序信息的任务。
但 Caffe 不像 TensorFlow、CNTK 和 Theano 那样全力支持细粒度互联网层。构筑复杂的层类型必须以低级语言完成。由于其遗留架构，Caffe 对循环互联网和语言建模的全力支持总体上很薄弱。
Caffe2
最佳操控性解放生产力
今年 4 月，Facebook 开放源码了 Caffe2。Caffe2 更注重模组化，在终端端、大规模部署上表现卓越。如同 TensorFlow，Caffe2 采用 C++ Eigen 库，全力支持 ARM 架构。
Caffe 设计的优先选择使得它处理视觉类型的难题时很完美，Caffe2 延续了它对视觉类问题的全力支持，且增加了对自然语言处理、手写识别、时序预测有协助的 RNN 和 LSTM 全力支持。Caffe2 的提供更多了最佳的操控性，但在排序稳定性上比不上 PyTorch，贾扬清曾在 reddit 上表示这是 Caffe2 和 PyTorch 团队有意做出的优先选择。
Theano
广度自学架构祖师爷
Theano 最初于 2007 年发布，它是两个开放源码的 Python 库，容许合作开发人员轻松地构筑各式各样机器自学数学模型。Theano 的特点是能精简定义、优化和评估数学表达式的过程，它能够将数据结构转换为与 NumPy、BLAS 等本地库以及本地代码集成的非常高效的代码。此外，它针对 GPU 进行了优化，因此具有广为的代码测试机能。
由于 Theano 是最早的 AI 库之一，它曾被视为推动广度自学产业发展的行业标准。但今年 9 月，Theano 宣布停止更新。对广度自学新手来说，用 Theano 练手未尝不可，而对职业合作开发人员来说，Theano 已成为过去式。
人工智能的合作开发架构和 AI 库众多，由于篇幅有限，无法一一对照如是说，如果有你经常采用但未被提及的其他库，欢迎在评论区留言与大家分享讨论！
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