常用的AI工具包

TensorFlow：

一個廣泛(fan)使用的(de)開(kai)源機器學習框架，支持多種(zhong)編程語(yu)言，并提供(gong)豐富(fu)的(de)工(gong)具和庫。

PyTorch：

一個流行的深(shen)度學習框架，具有靈活(huo)、高效(xiao)的特點，支持 Python 語言。

Scikit-learn：

一(yi)個基于 Python 的(de)機(ji)器(qi)學習(xi)庫，提供了(le)多種常用的(de)機(ji)器(qi)學習(xi)算法和工具。

Keras：

 一個高級(ji)的神經(jing)網絡(luo) API，可(ke)用于構建和訓練深度學習模型。

OpenCV：

一個用于計算(suan)機(ji)視覺(jue)和機(ji)器學習(xi)的開源庫(ku)，支持多種編程語言(yan)。

NLTK（自(zi)然語(yu)言處(chu)理(li)工具包）：

一個用于自然語言處理(li)的 Python 庫，提供了文本處理(li)、分詞(ci)、詞(ci)干提取等功能。

Gensim：

 一個(ge)用(yong)于文本(ben)處理和主(zhu)題建(jian)模的 Python 庫。

SpaCy：

 一個流行的自然語言處理庫，提供了詞性標注、命名實體識(shi)別(bie)、句法分析等功能。

-AllenNLP：

一個開源的(de)自然(ran)語言(yan)(yan)處理(li)框(kuang)架，提供了多種語言(yan)(yan)模(mo)型(xing)和(he)預訓練模(mo)型(xing)。

這些工具包(bao)可(ke)以幫助(zhu)開發者更輕(qing)松地構建和(he)訓練AI模(mo)型，實(shi)現各種應用，如(ru)圖(tu)像識別(bie)、自(zi)然語(yu)言處理(li)、機(ji)器(qi)翻譯(yi)等(deng)。選(xuan)擇適合自(zi)己(ji)需求的(de)工具包(bao)，可(ke)以提高開發效率和(he)模(mo)型性(xing)能。