TensorFlow 是用于人工智能的开源机器学习框架。它主要是为了进行机器学习和深度学习的研究和生产而开发的。TensorFlow 允许开发者创建数据流的图结构，它会在网络或系统节点中移动，图提供了数据的多维数组或张量。

TensorFlow 是一个出色的工具，它有无数的优势。

简化数值计算

TensorFlow 在多种模型上提供了灵活性。

TensorFlow 提高了业务效率

高度可移植

自动区分能力

2、Apache SystemML

Apache SystemML 是由 IBM 创建的非常流行的开源机器学习平台，它提供了使用大数据的良好平台。它可以在 Apache Spark 上高效运行，并自动扩展数据，同时确定代码是否可以在磁盘或 Apache Spark 集群上运行。不仅如此，它丰富的功能使其在行业产品中脱颖而出;

算法自定义

多种执行模式

自动优化

它还支持深度学习，让开发者更有效率地实现机器学习代码并优化。

3、OpenNN

OpenNN 是用于渐进式分析的开源人工智能神经网络库。它可帮助你使用 C++ 和 Python 开发健壮的模型，它还包含用于处理机器学习解决方案(如预测和分类)的算法和程序。它还涵盖了回归和关联，可提供业界的高性能和技术演化。

它有丰富的功能，如：

数字化协助

预测分析

快速的性能

虚拟个人协助

语音识别

高级分析

它可帮助你设计实现数据挖掘的先进方案，而从取得丰硕结果。

4、Caffe

Caffe(快速特征嵌入的卷积结构)是一个开源深度学习框架。它优先考虑速度、模块化和表达式。Caffe 最初由加州大学伯克利分校视觉和学习中心开发，它使用 C++ 编写，带有 Python 接口。能在 Linux、macOS 和 Windows 上顺利运行。

Caffe 中的一些有助于 AI 技术的关键特性。

具有表现力的结构

具有扩展性的代码

大型社区

开发活跃

性能快速

它可以帮助你激发创新，同时引入刺激性增长。充分利用此工具来获得所需的结果。

5、Torch

Torch 是一个开源机器学习库，通过提供多种方便的功能，帮助你简化序列化、面向对象编程等复杂任务。它在机器学习项目中提供了最大的灵活性和速度。Torch 使用脚本语言 Lua 编写，底层使用 C 实现。它用于多个组织和研究实验室中。

Torch 有无数的优势，如：

快速高效的 GPU 支持

线性代数子程序

支持 iOS 和 Android 平台