10个python人工智能AI库

一、深度学习框架

1. TensorFlow

• 谷歌开发的端到端深度学习框架，支持动态图和静态图，适合大规模分布式训练。
• 典型应用：图像分类、语音识别、推荐系统。
• 示例：tf.keras高层API快速建模。

2. PyTorch

• Meta开发的动态计算图框架，研究领域主流工具，易调试且社区活跃。
• 优势：GPU加速、自动微分、与ONNX兼容。
• 示例：Transformer模型、GAN实现。

3. Keras - 高层神经网络API（现集成于TensorFlow），适合快速原型设计。

• 特点：模块化设计，5分钟即可搭建CNN/RNN。

二、机器学习与数据处理

4. Scikit-learn

• 传统机器学习库，涵盖分类、回归、聚类等算法。
• 工具链：Pipeline、交叉验证、超参数调优（GridSearchCV）。

5. XGBoost / LightGBM

• 高性能梯度提升树库，Kaggle竞赛常胜工具。
• 特点：处理缺失值、并行计算，适合结构化数据。

6. Pandas & NumPy

• 数据预处理核心工具：DataFrame操作、数值计算、特征工程。

三、自然语言处理（NLP）

7. Hugging Face Transformers

• 预训练模型库（BERT、GPT、T5），支持文本生成、翻译、摘要。
• 示例：pipeline("text-generation", model="gpt2")。

8. NLTK

• 经典NLP工具包，提供分词、词性标注、句法分析。
• 教学友好，适合语言学基础研究。

9. spaCy

• 工业级NLP库，高效处理实体识别、依存句法分析。
• 特点：多语言支持、预训练管道（en_core_web_lg）。

10. Gensim