特征 能够在多个 CPU 和 GPU 上运行 灵活多变，可用于构建和训练不同类型的神据集和高维数据 实现高效、可扩展的数学计算 允许模型保存和序列化 提供可视化工具，用于在训练期间监控相关指标 用例 对于推荐应用程序，TensorFlow 提供了在电子商务平台上为客户构建定制内容和推荐所需的方法。
是一个开源 库也是由
开发的。Keras 如此受欢迎的原因在于它与 紧密集成。这是 特殊数据库 一个基于 TensorFlow 构建的简洁的神经网络 Python 库。Keras 提供模块化和用户友好的设计，使其比 稍微更易于使用。
最后这个库的目的是
允许用户对深度学习应用程序进行原型设计、实验和生产。 特征 设计 之后在回答观众提问时再次提到了他 以用户友好、模块化和可扩展为本质 可以利用 的后端 支持其他深度学习库 提供对预先训练的模型集合的访问 包括用于模型检查点的回调系统 支持 GPU 加速 用例 在构建强化学习代理时，Keras 在业界被用于优化某些目标，例如游戏或机器人控制。
是一个基编写的开源深
度学习框架。Torch 库是一个用 Lua 编写的 ML 和科学计 台湾号码 算框架。该框架由 Facebook 的 AI 研究实验室创建。PyTorch 通常用于图像识别和语言处理等深度学习应用。 特征 高度灵活且可扩展 支持构建动态计算图 原生支持 Python 并实现无缝性能 自动区分和优化功能 支持在 Python 之外序列化和部署模型 允许用户创建自定义层、损失函数和模块 用例 对于行业中的计算机视觉任务，PyTorch 已用于图像分类、对象检测等，以教计算机如何看。