10 个最佳深度学习 Python 库

Python 一直在稳步上升，成为顶级编程语言。 其原因有很多，其中包括与其他主流语言相比其极高的效率。 它还具有类似英语的命令和语法，这使其成为初学者编码人员的首选。 

也许 Python 的最大卖点是其大量的开源库，使该语言能够用于从数据科学到数据操作的所有领域。 

Python 和深度学习

深度学习是涉及人工神经网络的机器学习的一个子领域，人工神经网络是受人脑结构启发的算法。深度学习有很多应用，并用于当今的许多人工智能技术，例如自动驾驶汽车、新闻聚合工具、自然语言处理 (NLP)、虚拟助手、视觉识别等等。 

近年来，Python 已被证明是一种令人难以置信的深度学习工具。 由于代码简洁易读，因此非常适合深度学习应用。 与其他编程语言相比，其简单的语法还使应用程序的开发速度更快。 使用Python进行深度学习的另一个主要原因是该语言可以与用不同编程语言编码的其他系统集成。 这使得它更容易与用其他语言编写的人工智能项目混合。 

让我们来看看 10 个最好的深度学习 Python 库： 

1. TensorFlow

TensorFlow 被广泛认为是深度学习应用程序的最佳 Python 库之一。 它由 Google Brain 团队开发，提供了广泛的灵活工具、库和社区资源。 初学者和专业人士都可以使用 TensorFlow 构建深度学习模型以及神经网络。

TensorFlow 具有灵活的架构和框架，使其能够在 CPU 和 GPU 等各种计算平台上运行。 尽管如此，它在张量处理单元 (TPU) 上运行时表现最佳。 Python库通常用于在深度学习模型中实现强化学习，并且可以直接将机器学习模型可视化。 

以下是 TensorFlow 的一些主要功能：

• 灵活的架构和框架。
• 可在多种计算平台上运行。 
• 抽象能力
• 管理深度神经网络。 

2. 火炬

另一个最受欢迎的深度学习 Python 库是 Pytorch，它是 Facebook 的 AI 研究团队于 2016 年创建的一个开源库。该库的名称源自 Torch，它是一个用 Lua 编写的深度学习框架编程语言。 

PyTorch 使您能够执行许多任务，它对于 NLP 和计算机视觉等深度学习应用程序特别有用。 

PyTorch 的一些最佳方面包括其高速执行，即使在处理繁重的图形时也能实现这一点。 它也是一个灵活的库，能够在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。 PyTorch 拥有强大的 API，使您能够扩展库以及自然语言工具包。 

以下是 PyTorch 的一些主要功能：

• 统计分布及运算
• 控制数据集
• 深度学习模型的开发
• 高度灵活

3. NumPy的

NumPy 是其他著名的 Python 库之一，可以无缝地用于大型多维数组和矩阵处理。 它依赖于大量高级数学函数，这使得它对于深度学习中高效的基础科学计算特别有用。 

NumPy 数组比其他 Python 列表需要更少的存储空间，而且使用起来更快、更方便。 可以使用库在矩阵中对数据进行操作、转置和重塑。 NumPy 是提高深度学习模型性能的绝佳选择，无需太多复杂的工作。 

以下是 NumPy 的一些主要功能： 

• 形状操作
• 高性能N维数组对象
• 数据清理/操作
• 统计运算和线性代数

4. Scikit学习

Scikit-Learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展，但现在它是 Github 上的独立 Python 库。 Scikit-Learn 包括分类、回归和聚类方法中的 DBSCAN、梯度提升、支持向量机和随机森林。  

Scikit-Learn 最伟大的方面之一是它可以轻松地与其他 SciPy 堆栈进行互操作。 它还用户友好且一致，使共享和使用数据变得更加容易。 

以下是 Scikit-learn 的一些主要功能：

• 数据分类和建模
• 端到端机器学习算法
• 数据预处理
• 选型

5. SciPy的

这就引出了 Scipy，它是一个基于 Numpy 的免费开源库。 SciPy 是最好的 Python 库之一，因为它能够在大型数据集上执行科学和技术计算。 它配有用于阵列优化和线性代数的嵌入式模块。 

该编程语言包含 NumPy 的所有功能，但它将它们变成用户友好的科学工具。 它通常用于图像处理，并为高级非科学数学函数提供基本处理功能。 

以下是 SciPy 的一些主要功能：

• 用户友好
• 数据可视化和操作
• 科学技术分析
• 计算大型数据集

6. 熊猫

Pandas 是主要用于数据科学和深度学习学科的开源 Python 库之一。 该库提供数据操作和分析工具，用于分析数据。 该库依靠其强大的数据结构来操作数值表和时间序列分析。 

Pandas 库通过提供 Series 和 DataFrame 提供了一种快速有效的方法来管理和探索数据，它们有效地表示数据，同时也以不同的方式操作数据。 

以下是 Pandas 的一些主要功能：

• 数据索引
• 数据对齐
• 数据集的合并/连接
• 数据处理和分析

7. 微软CNTK

另一个用于深度学习应用的Python库是Microsoft CNTK（认知工具包），它以前被称为计算网络工具包。 开源深度学习库用于实现分布式深度学习和机器学习任务。 

CNTK 使您能够将卷积神经网络 (CNN)、前馈深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN) 等预测模型与 CNTK 框架相结合。这使得端到端深度学习任务的有效实施成为可能。 

以下是 CNTK 的一些主要功能： 

• 开源
• 实现分布式深度学习任务
• 将预测模型与 CNTK 框架相结合
• 端到端深度学习任务

8. Keras

Kears 是另一个著名的用于深度学习任务的开源 Python 库，允许快速深度神经网络测试。 Keras 为您提供了构建模型、可视化图形和分析数据集所需的工具。 最重要的是，它还包括可以直接导入和加载的预标记数据集。 

Keras 库由于模块化、可扩展且灵活而通常受到青睐。 这使其成为初学者的用户友好选择。 它还可以与目标、层、优化器和激活函数集成。 Keras 在各种环境中运行，可以在 CPU 和 GPU 上运行。 它还提供最广泛的数据类型之一。

以下是 Keras 的一些主要功能： 

• 开发神经层
• 数据池
• 构建深度学习和机器学习模型
• 激活函数和成本函数

9. 茶野

Theano 是我们列表的最后一个，它是一个专门为机器学习和深度库开发的数值计算 Python 库。 使用此工具，您将实现数学表达式和矩阵计算的高效定义、优化和评估。 所有这些使得 Theano 能够用于使用维度数组来构建深度学习模型。 

由于 Theano 是一个高度特定的库，因此被许多深度学习开发人员和程序员使用。 它可以与图形处理单元 (GPU) 一起使用，而不是与中央处理单元 (CPU) 一起使用。

以下是 Theano 的一些主要功能：

• 内置验证和单元测试工具
• 高性能数学计算
• 快速稳定的评估
• 数据密集型计算

10. MX网

最后列出的 10 个最佳深度学习 Python 库是 MXNet，它是一个高度可扩展的开源深度学习框架。 MXNet 旨在训练和部署深度神经网络，并且可以极快地训练模型。 

MXNet 支持多种编程语言，例如 Python、Julia、C、C++ 等。 MXNet 的最佳方面之一是它提供了令人难以置信的快速计算速度和 GPU 上的资源利用率。 

以下是 MXNet 的一些主要功能：

• 高度可扩展
• 开源
• 训练和部署深度学习神经网络
• 快速训练模型
• 计算速度快