人工智能开源库有哪些

1. TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。
2. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
3. Keras：基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API，可帮助用户快速构建神经网络。
4. Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法和工具。
5. OpenCV：用于计算机视觉和机器人领域的开源计算机视觉库，提供了许多图像处理和分析功能。
6. Caffe：由Berkeley Vision and Learning Center开发的深度学习库，支持CPU和GPU计算，专注于卷积神经网络和深度学习的其他应用。
7. MXNet：由亚马逊AWS支持的深度学习框架，支持分布式计算和多种编程语言。
8. Theano：由蒙特利尔大学开发的数值计算库，用于高效地定义、优化和评估包含多维数组的数学表达式。
9. Torch：由Ronan Collobert、Clement Farabet和Soumith Chintala等人开发的深度学习框架，可用于机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。
10. SciPy：基于Python的开源科学计算库，提供了许多数学、科学和工程计算的算法和工具。
11. Numpy：基于Python的科学计算库，提供了多维数组和矩阵运算的支持。
12. Pandas：基于Python的数据处理和分析库，提供了数据结构和数据分析工具。
13. Matplotlib：基于Python的数据可视化库，提供了许多绘图和图形化界面工具。
14. Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图形化工具。
15. NLTK：自然语言处理领域的开源库，提供了文本处理、语言分析、机器学习等工具。
16. Gensim：基于Python的自然语言处理和文本挖掘工具库，提供了包括文本相似度计算、主题建模、文档相似度等功能。
17. TensorFlow.js：基于JavaScript的深度学习库，可以在浏览器和Node.js环境中进行机器学习。
18. FastAI：基于PyTorch的深度学习库，提供了高层次的API和训练工具。
19. ONNX：开放式神经网络交换格式，用于在不同的深度学习框架之间共享和执行模型。
20. PyTorch Lightning：基于PyTorch的高级训练工具和开发框架，用于简化和加速深度学习训练过程。
    它们涉及了计算机视觉、自然语言处理、机器学习、数据处理、数据可视化等多个领域，可以根据具体需求进行选择。

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