2023年盘点程序员必须了解的十大最佳AI库及框架

这一天迟早会来,自李世石1:4不敌AlphaGｏ那一天起,每一位围棋人都明白，时代已经提速,未来正踏着比想象中迅疾百倍的步伐汹涌而来。彼时彼刻AI对人类的超越绝不是终点，深度学习加持下的飞速进步,不久就会让人类再也无法在棋盘前与AI平等对话，直至降格、让子。无论你是否情愿，都必须面对这个事实。2０23年1月９日,装备着最强公开版本的绝艺，身披马甲“绝艺指导A”,开始了让二子（黑贴６目半）对决职业棋手的行程。1月1６日中午击败ＮIＰOHC(韩一洲七段）首胜银冠棋手(全国冠军）,１月12—1６日完毕１4连胜,至1月１7日晚八点,共弈31局2７胜4负。极高的胜率固然亮眼，却也符合人们对绝艺实力的“预期”。１月17日这一天，对柯洁来说并不快乐。面对围观群众“和绝艺指导A下一盘”的鼓噪，柯洁欣然应允,向绝艺指导A发出对局邀请。惊天动地，职业顶尖棋手——并且是最顶尖的那个，初次在公开对战中成为被让子的一方。这一刻柯洁放下骄傲，选择勇敢。面对强大的AI，人类展现出了卓越的勇气与潇洒风度。这是围棋人机大战中的又一个第一次，顶级职业围棋手,在让子棋中负于AI。更明确一点说,腾讯围棋AI绝艺，让二子战胜了当今围棋第一人柯洁。并且整个战局只进行了7７手,可以说柯洁落败的相称快。柯洁今天凌晨在微博上说：“以后请叫我佛系棋手…”,围棋世界第一人，最近心绪有点起伏～也许未来人机大战的悬念会变成,到底让几子人类才干稳赢。腾讯表达,这次战胜柯洁的绝艺,参考了202３年１０月公开的ＡlphaGｏＺero论文,并在实践中做出了改善。这个版本使用了4０ｂlockdｕal-resnet模型,以老版本的绝艺为基础进行强化学习,自对弈了数百万棋局。据介绍，腾讯在有限的资源和时间内,通过把强化学习和监督学习相结合来加速训练，快速提高了棋力。眼下,AI已经成为越来越火的一个方向,程序员对于新技术是最敏感的一个人群,作为一名程序员如何转向人工智能方向?本文将向您介绍一些在人工智能(AＩ)领域常被使用的优质软件库,并且分析它们的优／劣势和自身特点。虽然AI曾经被称为只有书呆子和天才才去触碰的专业领域,但是现如今由于各种软件库和框架的发展,它已成为一个更加开放的IT领域，很多人都已投身于其中。现在就让我们来进一步了解和探索这个纷繁的AI库的世界吧！TeｎsorFlow“通过使用数据流图的计算,来实现可扩展的机器学习”，语言：C++或Ｐyｔhoｎ。当提到AI的时候，您一方面听到的框架应当就是谷歌的TensorFlow。TｅｎｓorFlow是使用数据流图来执行数值计算的开源库。该框架的特点是它可以运用任何CPＵ或ＧPU进行计算，无论是台式机、服务器、甚至是移动设备的架构都可以实现。这个框架中提供了Pｙthｏn语言的编程环境。TenｓorFｌow通过所谓的各种节点来分类数据层，并对它所获得的任何信息做出鉴定。想了解更多相关信息,可以参看：优势:使用一种简朴易学的语言--Pytｈｏn。采用计算图形的抽象。由TensorBｏａrd提供可视化。劣势：由于Python并非是最快的语言,因此该软件库运营起来并不快。缺少各种预先训练好（ｐｒe-ｔｒaｉnｅd）的模型。并非完全开源。微软CＮTK“一个开源的深度学习工具包”，语言:C++。我们可以称之为微软对于谷歌TensｏrＦｌow的“回应”。微软的计算网络工具包(Ｍicrosｏft＇sＣompuｔatｉonaｌNetｗｏrｋToolＫit，ＣNTK)是一种可以提高模块化和分离式计算网络的软件库,它还提供了各种学习算法和模型的描述。在需要有大量服务器参与运营的时候，ＣＮＴK可以运用多台服务器来同步实现。虽然据说它在功能上将会对谷歌TeｎsoｒFlow有所屏蔽，但现在看来还为时过早。想了解更多相关信息,可以参看:优势：非常灵活。可实现分布式的训练。支持C++,C#，Javａ和Pyｔhon。劣势:它是由一种新的语言－－网络描述语言(NｅtworkＤescripｔiｏｎＬanguaｇe，ＮＤL）来实现。可视化局限性。Ｔheano“一种数值计算的软件库”，语言：Ｐythｏｎ。Tｈeano是ＴｅｎsorFloｗ的强有力竞争者。它是一个功能强大的Python库，可以高效地实现与各种多维数组有关的数值运算。该软件库可以准确地使用ＧPU来执行各种数据密集型的计算,而不会在运营中给CＰＵ增长承担。出于这个因素，在近十年来,Ｔheano一直被运用于供电系统内部各种大规模的计算密集型操作。但是在2023年9月，Thｅaｎo宣布将在2023年11月的最后一次重要发布之后，对其1.0版本停止更新。当然,这并不意味着它在功能上会有所逊色,只要您乐意,对它随时展开研究都是值得的。想了解更多相关信息,可以参看：优势：对CPＵ和GPU的使用进行了适当的优化。高效的数字任务解决能力。劣势：原生的Ｔheａno相对于其他软件库的水平较低,需要与其他软件库一起使用,以获得较高的抽象水平。在AWS上运营时会有一些Bug。Caffe“深度学习的开放式框架,且速度快”，语言：C++。Ｃａfｆe是一个功能强大的深度学习框架。和上述列表中的其他框架相比，它可以实现快速和有效的深度学习式研究。通过Cafｆe，您可以非常容易地为图像分类，建立卷积神经网络(convoｌutioｎａｌneｕraｌnetwork，CＮＮ）。Cａffｅ可以有效地工作在ＧPU上,并且在运营过程中可以发挥极快的速度。想了解更多相关信息，可以参看：Caffe的重要类涉及：优势:可与Pythoｎ和ＭATLAB绑定。运营性能极佳。无需编写代码,便可实现对各个模型的训练。劣势:对复发性的网络（recｕｒｒｅntneｔwｏrks)支持不佳。与新架构的协同性不好。Ｋeras“为人类的深度学习而打造”,语言：Ｐｙtｈｏn。Ｋeｒａs是一个用Pｙthon编写的开源神经网络库。不像TeｎsorFlow、CNＴＫ和Theaｎｏ，Ｋｅrａｓ并不服务于端到端的机器学习框架。相反地，作为一个接口,它提供了一个高层次的抽象,这使得无论是在什么样的框架下，神经网络都可以方便地进行配置。目前谷歌ＴｅnsorFloｗ可以将Kｅras作为后端予以支持,而微软的CNTＫ是否会在将来支持Ｋeras，则暂无时间表。想了解更多相关信息，可以参看：优势:用户和谐且容易上手。容易扩展。无缝运营在CPU和ＧPU上。能与Theano和TensorFloｗ无缝协作。劣势：无法作为一个独立的框架被使用。Toｒch（火炬）“一个开源的机器学习库”，语言：Ｃ。Ｔorcｈ是一个为科研和数值运算打造的、开源的机器学习库。它基于的是Lua编程语言,而非Pyｔhon库。通过提供大量的算法，它不仅使得深度学习研究更为容易，并且能提高效率和速度。Torch具有强大的N维阵列,这对于诸如切片和索引等操作是非常有用的。它还提供了线性代数的程序和神经网络的模型。想了解更多相关信息,可以参看:优势:非常灵活。有极高的速度和效率。具有大量的预先训练好的模型。劣势:文档不清。缺少即插即用的代码。基于的是一种不那么流行的语言--Lua。Aｃｃorｄ.NET“支持机器学习、计算机视觉、记录、以及使用.NEＴ的科学计算”，语言:C#。这是为C#程序员准备的软件库，Ａccoｒｄ.NＥT是一种.ＮＥT的机器学习框架,它方便了音频和图像的各种解决。该框架可以有效地解决数值优化、人工神经网络、甚至可视化等方面。除此之外，Aｃｃord.NＥＴ在计算机视觉和信号解决上也具有强大的功能,并且通过一些简朴的算法就能实现。想了解更多相关信息，可以参看：优势:它拥有一个庞大且活跃的开发团队。具有非常好的文档框架。可实现质量可视化。劣势:该框架并不是非常流行。比TenｓorFlow要运营得缓慢一些。SparkMＬlib“一个可扩展的机器学习库”，语言:Scala。Apacｈe的SpａrkMLliｂ是一个极具扩展性的机器学习库。它支持的编程语言有Jaｖa、Scala、Pｙthon、甚至是R语言。它可以非常有效地通过Pyｔhｏn和R语言的Numpy库(译者注:NumＰy系统是Pｙｔhｏn的一种开源的数值计算扩展)进行交互操作。MLlｉｂ可以很容易地被植入到Haｄｏoｐ的工作流中。它还能提供诸如分类、回归、归并等机器学习的算法。在涉及到大规模数据解决时，这款功能强大的软件库运营起来非常快。想了解更多相关信息，可以参看：优势：能极快速地解决大规模的数据。支持多种语言。劣势：学习曲线“陡峭”(即不易学习）。只能对Haｄｏoｐ实现即插即用。Sci-ｋitLearｎ“使用Pythoｎ进行机器学习”,语言:Pytｈon。ＳＣI-Kiｔ是一款重要用于在机器学习中构建各类模型的、非常强大的Pythｏｎ库。通过使用诸如Ｎumpy、SciＰy和Ｍａtplotlib之类的库，它对于诸如分类、回归、归并等记录模型非常有效。SＣＩ-Kｉt还能为您带来监管式与无监管式的学习算法、以及交叉验证等功能。想了解更多相关信息，可以参看:优势:能支持许多主流的算法。提供有效的数据挖掘。劣势：对于构建模型来说并非是最佳的。使用GPU时，效果并非最佳。MLPack“一个可扩展的C++类型机器学习库”,语言：C++。MLPａｃk是一款运用C＋＋来实现可扩展机器学习的软件库。由于它运营在C++中,因此您完全可以想象到它对内存的高效管理。由于在库中自带优质的机器