2025年您应该学习的顶级 AI 编程库

深度学习框架

• TensorFlow：由 Google 开发，以灵活性、可扩展性和全面的生态系统闻名。支持各种 AI 任务，如神经网络训练、图像识别和自然语言处理等。提供了 TensorBoard 用于可视化训练进度，TensorFlow Lite 用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型，适用于研究和生产环境。
• PyTorch：由 Meta 的 AI 研究团队开发，有动态计算图和易用性的特点，使研究人员和开发人员能轻松构建和测试机器学习模型，在学术界很受欢迎，在工业环境中也被广泛应用于自动驾驶汽车、医疗保健和游戏等领域，与 Python 无缝集成且支持分布式训练。
• Keras：高级神经网络 API，现已与 TensorFlow 紧密集成，为实现复杂神经网络提供了用户友好的界面，擅长快速原型设计，其模块化设计能适应各种后端和设备，适合初学者和专业人士快速探索深度学习。

机器学习库

• Scikit-learn：是经典机器学习任务的首选库，涵盖回归、分类、聚类和降维等任务。建立在 numpy、scipy 和 matplotlib 等其他 Python 库之上，为数据分析和建模提供了有凝聚力的环境，文档全面，算法广泛，适合基于结构化数据构建模型，有助于初学者掌握机器学习基础知识。
• Apache Mahout：专为在大型数据集上进行可扩展的机器学习量身定制，侧重于协作筛选、聚类和分类，与 Hadoop 和 Spark 等大数据平台集成，旨在高效处理大规模 AI 应用程序，适合处理海量数据集的企业部署分布式算法。

自然语言处理库

• Hugging Face Transformers：彻底改变了自然语言处理领域，为文本分类、机器翻译和对话式 AI 等任务提供预训练模型，支持 Pytorch 和 TensorFlow 等流行框架，具有高度通用性，用户友好的 API 让开发人员无需大量计算资源就能部署先进的 NLP 模型，还扩展到音频和视觉领域。

计算机视觉库

• OpenCV：强大的开源库，用于图像和视频处理，包括对象检测、人脸识别和运动跟踪等任务。跨平台兼容性好，支持实时处理，在机器人、监控和增强现实等领域应用广泛，与机器学习框架的集成使其能构建更复杂的基于视觉的 AI 应用程序。

模型互操作性库

• ONNX（开放神经网络交换）：为机器学习模型提供通用格式，实现不同 AI 框架之间的互操作性，允许在一个框架中训练模型，并在另一个框架中部署，简化了部署过程，增强了团队之间的协作，在多个 AI 系统需要协同工作的企业设置中很有价值。

数值计算库

• JAX：专为高性能机器学习研究设计，将 numpy 的简单性与自动微分和 GPU/TPU 加速等高级功能相结合，能有效处理复杂的数学计算，适合研究人员和开发人员从事实验项目时优化性能。随着 AI 的不断发展，对于旨在在这个变革性时代引领潮流的开发人员来说，使用这些库保持更新至关重要。