什么是库库是蛇语的附加模块化代码组件的集合为某些微妙的任务量身定制。要管理它们您需要特殊技能掌握这些技能后您可以使编程更加高效。需要第三方库模块来扩展标准库的功能。借助它们提供的一组功能您可以分阶段处理大型项目并解决各种复杂的任务。框架和库之间的主要区别在于前者是现成的自给自足的机制为了启动它需要添加程序的逻辑结构。另一方面库是开发人员连接到他自己的代码的独立模块从而将新功能引入到他的项目中。最佳库张量流广泛的开源库。最初是为与一起工作而设计的但它也提供了对底层的访问。与其他库不同旨在不仅用于研究和开发还用于生产目的。在其帮助下创建的最引人注目的项目中可以挑出自学习算法和神经网络。的特点在许可下免费使用的软件产品。库允许您优化模型以在资源受限的环境中部署。
这在使用特殊框架时是可能的。大社区。该库由谷歌创建谷歌仍在努力提高稳定性。最适合实施旨在解决常见机器学习问题的强大算法。例如可以创建用于手写数字分类图像识别和词嵌 菲律宾 WhatsApp 号码列表 入的神经网络。麻木的是中最好的机器学习库之一。它为用户提供了一个高性能的多维数组对象和用于处理此类数组的工具。的特点该图书馆是交互式的界面清晰。支持多维数组和高级数学函数。与其他流行的库兼容。数学库提供全面的数学函数包括随机数生成器。
可以使用线性代数过程。社区与一起维护了一个大型在线教程可以轻松学习如何使用该库。优势除了标准的科学任务外还经常用于创建广义数据的多维数组。凯拉斯是一个用编写的开源深度学习库和运行在机器学习框架之上。的主要任务是通过高级抽象来简化深度神经网络的实验。深度学习库的主要参考点是易用性模块化和可扩展性。凯拉斯的特点在和上同样有效。支持几乎所有类型的神经网络包括卷积神经网络和递归神经网络。框架中的每个模型都是可移植的可以使用第三方模块快速扩展。库使用内部基础设施创建一个特殊的计算图这会对工作速度产生负面影响。