处理人工智能任务必须知道的11个Python库

序言

Python对计算机科学这般关键的缘故之一是它大量的数据统计分析和数据可视化库。在文中中，大家探讨了最火爆的一些。

1.Tensorflow

Google开发设计的TensorFlow深度神经网络架构毫无疑问是最时兴的训炼神经元网络的专用工具。Google积极地应用自身的架构来完成Gmail和GoogleTranslate那样的大中型服务项目。TensorFlow被Uber、Airbnb、小米手机、Dropbox等知名品牌所应用。

• 应用TensorFlow，您能够 数据可视化神经元网络的每个一部分。
• Tensorflow控制模块能够 单独制做。
• TensorFlow容许你一直在CPU和GPU上训炼神经元网络。
• 运输学习过程。
• 一个大中型精英团队已经不断改善可靠性和新特点。

2. Scikit-Learn

Scikit-Learn是用Python、C和c 撰写的一个时兴的深度学习库。用一个通用性的挑选来处理深度学习的經典难题。用以工业生产系统软件和科研。

普遍的监管和无监督学习优化算法。

Scikit-learn专业科学研究深度学习优化算法。库的每日任务不包括载入、解决、数据信息实际操作和数据可视化。

大中型小区和详尽的文本文档。

3. NumPy

NumPy是深度学习中最时兴的Python库之一。TensorFlow和别的库在內部应用它来对多维数组实行实际操作。

用表述语言表达(Python)完成的数学算法一般 相比编程语言完成的优化算法要慢得多。NumPy库出示了对于多维数组开展提升的测算优化算法完成。

4. Keras

假如您必须迅速且非常容易地拼装一个深度神经网络实体模型，Keras是一个极致的挑选。P是TensorFlow和Theano架构上的一个额外部件。该库的总体目标是深度神经网络互联网的实际操作工作中，另外被设计方案成紧凑型、模块化设计和可拓展的。Keras出示了一组高級的、形象化的抽象性，促使搭建神经元网络越来越非常容易，而不考虑到做为测算后端开发应用的计算机的应用库。

• 工作中优异的CPU和GPU。
• 适用基本上全部的神经元网络实体模型，能够 组成起來创建更繁杂的实体模型。
• 该服务平台彻底是用Python撰写的，换句话说，您能够 应用规范的调节专用工具。

5. PyTorch

PyTorch是解决神经元网络的最好的选择之一，神经元网络是TensorFlow的长期性竞争者。关键由Facebook的人工智能技术工作组开发设计。转化成对抗网络(Generative Adversarial Networking)中应用PyTorch做为深度神经网络架构。学习培训怎样在PyTorch上撰写自身的GAN。

• 简易的GPU的适用。
• 在GPU方式下，PyTorch出示了高品质的提升，有一个c API软件环境。
• 适用多线程测算实行。
• 立即浏览根据ONNX的架构，渲染器和运作时。

6. LightGBM

LightGBM是一个梯度方向提高架构，是Kaggle赛事中最时兴的优化算法之一。梯度方向推动是一种用以归类和回归问题的深度学习技术性，它以预测模型集成化的方式创建一个预测模型，一般 是决策树算法。

• 学习培训速度更快，高效率。
• 低运行内存耗费。
• 适用并行处理和GPU测算。
• 您能够 解决很多的数据信息。

7. Pandas

Pandas是一个库，它出示用以解决数据信息的高級构造和用以分析数据的普遍专用工具。这一库容许您用小量代码执行很多繁杂的指令:对数据信息排列和排序、解决遗失的数据信息、时间序列分析等。全部数据信息都以数据帧表的方式表明。

8. SciPy

SciPy针对科学研究和工程项目测算是不可或缺的，包含深度学习每日任务。

• 特性:检索涵数的极小值和极大值，测算積分，适用特殊函数，数据信号和图象处理，解微分方程等。
• SciPy与NumPy息息相关，因此默认设置状况下适用NumPy二维数组。
• SciPy库能够 与PyTables互动，PyTables是一个分层次数据库查询，设计方案用以管理方法HDF5文档中的很多数据信息。

9. Eli5

Eli5是一个Python库，用以应用统一的API数据可视化和调节深度学习实体模型。它内嵌了对好多个ML架构和库的适用:scikit-learn、Keras、上边提及的LightGBM，及其XGBoost、lightning和CatBoost。

10. NLTK

NLTK是一套用以自然语言理解的标记和统计分析解决的库和程序流程。它附加了很多的文本文档，包含一本书，表述了可以用这一包实行的自然语言理解解决每日任务身后的定义。

11. Pillow

Pillow是PIL (Python Image Library)图象库的改善版本号。适用多种多样文件属性:PDF、WebP、PCX、PNG、JPEG、GIF、PSD、WebP、PCX、GIF、IM、EPS、ICO、BMP等。有很多过虑专用工具能够 用以人工智能算法每日任务。