人工智能框架 (AI Framework) 代表了人工智能的支柱，提供了开发和部署人工智能模型的基础结构。这些框架通常包括一系列的库、工具和接口，使开发者能够更轻松地构建、训练和部署各种人工智能模型，涵盖机器学习、深度学习等领域。
一些流行的人工智能框架包括 TensorFlow 、 PyTorch 、 Keras 、 Caffe 等。这些框架提供了预先实现的算法、优化工具、模型结构和训练流程，使开发者能够更专注于模型的创新和问题解决，而不必从头开始构建整个基础架构。不同的框架可能适用于不同类型的任务和应用，选择适当的框架取决于开发者的需求和偏好。
市场上常见的人工智能框架
- TensorFlow ：TensorFlow 由 Google 打造，在人工智能框架领域占据了主导地位。它的受欢迎程度源于其全面、灵活的工具、库和社区资源生态系统。
- PyTorch：PyTorch 由 Facebook 人工智能研究实验室开发，是人工智能框架领域的另一个巨头。 PyTorch 因其简单性和 Python 性质而备受推崇，一直是突破人工智能开发极限的研究人员的首选。
- Keras：Keras 是一个为人类而非机器设计的 API，运行在 TensorFlow 之上，为构建和原型化 AI 模型提供了更直观的界面。它对用户体验的主要关注使其在同行中脱颖而出。
选择正确的人工智能框架
选择人工智能框架并不是一个一刀切的决定。它取决于多个因素：
- 项目的复杂性和规模
- 团队对不同编程语言的熟练程度
- 对速度和性能优化的需求
- 社区支持和文档的水平
参考来源
【1】https://www.polymersearch.com/glossary/ai-frameworks