摘要：随着人工智能技术的不断发展，越来越多的开发者开始关注和使用人工智能开发工具。本文将为大家介绍几款常用的人工智能开发工具，帮助大家更好地开发人工智能应用。
sorFlow
sorFlowsorFlow具有良好的可扩展性和灵活性，可以在各种平台上运行，包括CPU、GPU和TPU。
2. PyTorch
sorFlow相比，PyTorch具有更好的动态图形能力，可以更容易地构建和调试深度学习模型。PyTorch还具有一个强大的社区，可以为开发者提供更多的支持和资源。
3. Keras
sorFlowo和CNTK等后端上运行。Keras具有易于使用、模块化和可扩展的设计，可以用于构建各种深度学习模型。Keras还提供了一个广泛的文档和示例，可以帮助开发者更快地入门。
4. Apache MXNet
、Java、C++和R。MXNet具有良好的可扩展性和灵活性，可以在不同的硬件和云环境中运行。MXNet还提供了一个易于使用的API，可以帮助开发者更快地构建深度学习模型。
5. Caffe2
Caffe2是Facebook开发的另一个流行的深度学习框架，它可以在各种平台上运行，包括CPU、GPU和移动设备。Caffe2具有高效的计算能力和低延迟的响应速度，可以帮助开发者构建高性能的深度学习模型。Caffe2还具有一个强大的社区，可以为开发者提供更多的支持和资源。
sorFlow和Apache MXNet。
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