人工智能 Python深度学习库都有哪些

Posted 2023-05-03

由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：
第一：Caffe
Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。
Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型，模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。
第二：Theano
Theano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，被认为是深度学习库的始祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。其核心是一个数学表达式的编译器，专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。
Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。
第三：TensorFlow
TensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化线上部署的复杂度。
TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。
第四：Keras
Keras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。
Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销与理解开销。 参考技术A 什么库到是没有，但是有深入学习框架，也可以的说成的是库，深入学习框架可以应用于人工智能中，人工智能框架google的tensorflow应用比较为广泛，参考资料也比较多，我们国内的有百度公司的paddlepaddle深度学习框架，但是关于它的资料比较少，人工智能学习不仅要掌握一门计算机语言（如：python），还对个人大学数学知识有比较高的要求（矩阵，线性代数，概率...............等等）。

Python 常用的标准库以及第三方库都有哪些

Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。 参考技术A 标准库常用的太多了，比如 logging 日志模块 threading 线程模块 asyncio 异步模块 json 模块 calender datetime 这些日期时间模块 urllib socket 和 urllib3 和网络请求相关的模块（Python 3.x 没有 urllib2 模块） os 模块和系统相关 queue 模块处理消息队列很好用

至于第三方模块，那更是数不胜数啊，只说说我使用过的，requests 是网络请求模块，对 urllib 的封装很完整，流式处理很方便， 还有 beautifulSoup 是 Html Parser 比标准库里的 xml 解析器好用的多，还可以配合 requests 的流式处理，可以不用下载整个页面完成解析，自动识别编码 说到编码， chardet 是字符编码识别模块，bs默认就是用的这货进行识别的， 还有一个鼎鼎大名的爬虫框架 Scrapy 这个库真的很方便，经常用来抓小说呢本回答被提问者采纳