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TensorFlowTensorFlow是由谷歌开发的开源人工智能工具，用于进行数值计算的数据流图库。它具有极高的灵活性和真正的可移植性，可以运行在拥有单个或多个CPU和GPU的多种系统上，甚至可以在移动设备上运行。TensorFlow支持自动微分功能，同时兼容Python和C++编程语言。其官方网站提供了详尽的教程列表，可帮助开发者和研究人员深入了解如何使用或扩展其功能。  CaffeCaffe是贾扬清在加州大学伯克利分校攻读博士期间创立的深度学习框架。该框架基于表达体系结构和可扩展代码，以其出色的速度而闻名，受到了研究人员和企业用户的青睐。据官方网站介绍，Caffe能够在一天内仅用一个NVIDIA K40 GPU处理超过6千万张图像。它由伯克利视觉与学习中心（BVLC）管理，并得到了NVIDIA、亚马逊等公司的资助来支持其发展。  CNTKCNTK是计算网络工具包（Computational Network Toolkit）的缩写，是微软开发的开源人工智能工具。无论在单个CPU、单个GPU、多个GPU或多台拥有多个GPU的机器上，CNTK都展现出优异的性能。微软主要将其用于语音识别研究，但它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模等领域也有广泛的应用。  Deeplearning4jDeeplearning4j是一个基于Java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它可以运行在分布式环境中，并且可以集成在Hadoop和Apache Spark中。这使得它能够配置深度神经网络，并且与Java、Scala和其他JVM语言兼容。该项目由一家名为Skymind的商业公司管理，他们为该项目提供支持、培训和企业版发行。  H20H2O平台强调任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量解决业务难题。它广泛应用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报等领域。H2O提供两种开源版本：标准版和集成Spark的Sparking Water版。  PyTorchPyTorch是基于Torch的开源Python机器学习库，主要用于自然语言处理等应用。它可被视为支持GPU加速的numpy，同时也是一个具备自动求导功能的强大深度神经网络工具。PyTorch的前身是Torch，保留了Torch的底层特性，但通过Python重写了大部分内容，增强了灵活性，支持动态图，并提供Python接口。由Torch7团队开发，以Python为主要开发语言，重点是深度学习框架，能够实现强大的GPU加速并支持动态神经网络。  总结本文介绍这几款只是抛砖引玉，你还知道哪些开源的人工智能工具呢，欢迎在评论区留言，我们大家一起学习交流讨论。 愿你阅有所获，你我同学习、共成长。 |
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