人工智能（AI）是一种能够让机器模仿人类思维和行为的技术。在现代社会中，人工智能已经广泛应用于医疗、金融、交通、安防等领域。在这些应用中，人工智能引擎扮演着至关重要的角色。本文将介绍最常用的4种人工智能引擎。
1. TensorFlow
TensorFlow是由Google Brain团队开发的一种开源的机器学习框架。它主要用于构建神经网络模型，支持多种编程语言（如Python、Java等），并且可以在多种硬件上运行（如CPU、GPU、TPU等）。TensorFlow已经成为了人工智能领域中最受欢迎的开源框架之一。
2. PyTorch
PyTorch是由Facebook开源的深度学习框架，它和TensorFlow一样也是用于构建神经网络模型。相比于TensorFlow，PyTorch更加灵活，容易学习，因此被广泛应用于学术界和研究领域。
3. Caffe
Caffe是由加州大学伯克利分校的研究人员开发的一种深度学习框架，主要用于图像识别和语音识别等领域。Caffe的特点是速度快、易于使用、扩展性强。它支持多种硬件（如CPU、GPU等），并且可以在多种操作系统上运行。
4. Keras
Keras是由Francois Chollet开发的深度学习框架，它基于Python语言，可以在TensorFlow、Theano和CNTK等后端引擎上运行。Keras的特点是易于使用、简洁明了，因此被广泛应用于学术界和工业界。
以上是最常用的4种人工智能引擎，它们都具有不同的特点和优势。选择合适的人工智能引擎可以提高工作效率，加快模型训练速度，提升预测准确率。希望本文能够对人工智能引擎的选择和应用提供一些参考。
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