曩昔十年中人工智能的飞速增长影响了当今工作市场对AI和ML技艺的庞大需求。从金融到医疗保健，如今几乎全部职业都在运用根据ML的技能。本文将引见一系列可用于构建机器学习模型的最佳结构和库。

1. TensorFlow

TensorFlow是Google开发的一款开源软件库，专为深度学习或人工神经网络而规划。TensorFlow答应你可以运用流程图创建神经网络和核算模型。它是可用于深度学习的最好保护和最为盛行的开源库之一。TensorFlow结构可以运用C++也可以运用Python。其他类似的根据Python的深度学习结构包含Theano，Torch，Lasagne，Blocks，MXNet，PyTorch和Caffe。你可以运用TensorBoard中止简略的可视化并检查核算流水线。其活络的架构答应你轻松部署在不同类型的设备上。晦气的一面是，TensorFlow没有符号循环，不支撑分布式学习。此外，它还不支撑Windows。

2. Theano

Theano是一个专为深度学习而规划的Python库。你可以运用该东西界说和点评数学表达式，包含多维数组。针对GPU中止了优化，该东西具有与NumPy集成，动态C代码生成和符号区分等功用。可是，为了获得高度的抽象，该东西必需与Keras，Lasagne和Blocks等其他库一同运用。Theano支撑Linux，Mac OS X和Windows等渠道。

3.Torch

Torch是一款针对ML算法且又简略易用的开源核算结构。该东西供给了高效的GPU支撑，N维数组，数值优化例程，线性代数例程以及用于索引、切片和置换的例程。根据Lua的脚本言语，该东西带有很多预先训练好的模型。这款活络高效的ML研讨东西支撑比如Linux，Android，Mac OS X，iOS和Windows等干流渠道。

4.Caffe

Caffe是一款深受欢迎的用于构建应用程序的深度学习东西。该东西是贾扬清在加州大学伯克利分校读博士期间为他的一个项目而创建的，具有杰出的Matlab / C ++ / Python界面。该东西答应你在不编写代码的情况下运用文本快速将神经网络应用于问题。Caffe不完整地支撑多GPU训练。该东西支撑Ubuntu，Mac OS X和Windows等操作系统。