在本文中，我们将讨论Python中的一些顶级库，开发人员可以使用这些库来编写，清理和表示数据，并在现有应用程序中实现机器学习。

介绍

Python是最流行和最广泛使用的编程语言之一，已经取代了业界许多编程语言。

Python在开发人员中很受欢迎的原因有很多。但是，其中最重要的一个是用户可以使用的大量库。

Python的简单性吸引了许多开发人员为机器学习创建新的库。由于庞大的库集合，Python在机器学习专家中变得非常流行。

所以，第一个库是TensorFlow。

TensorFlow

什么是TensorFlow？

如果您目前正在使用Python进行机器学习项目，那么您可能已经听说过这个流行的开源库，即TensorFlow。

该库是由Google与BrainTeam合作开发的。TensorFlow几乎在每个Google应用程序中用于机器学习。

TensorFlow的工作方式类似于编写涉及大量张量操作的新算法的计算库。由于神经网络可以很容易地表示为计算图形，因此它们可以使用TensorFlow作为Tensors上的一系列操作来实现。此外，张量是表示数据的N维矩阵。

TensorFlow的特点

TensorFlow针对速度进行了优化，它利用XLA等技术实现快速线性代数运算。

1.响应式构建

使用TensorFlow，我们可以轻松地可视化图形的每个部分，这在使用Numpy或SciKit时不是一个选项。

2.灵活

其中一个非常重要的Tensorflow功能是它的可操作性非常灵活，这意味着它具有模块化，并且对于您想要独立的部分，它为您提供了这一选择。

3.易于训练

它可以在CPU和GPU上轻松训练，用于分布式计算。

4.并行神经网络训练

TensorFlow提供流水线操作，从某种意义上说，您可以训练多个神经网络和多个GPU，这使得模型在大规模系统上非常高效。

5.大型社区

毋庸置疑，如果它是由谷歌开发的，那么已经有一大批软件工程师不断致力于稳定性改进。

6.开源

关于这个机器学习库的最好的事情是它是开源的，所以只要有互联网连接，任何人都可以使用它。

TensorFlow在哪里使用？

您每天都在使用TensorFlow，但间接使用Google语音搜索或Google相册等应用。这些应用程序是使用此库开发的。

在TensorFlow中创建的所有库都是用C和C++编写的。但是，它有一个复杂的Python前端。您的Python代码将被编译，然后在使用C和C++构建的TensorFlow分布式执行引擎上执行。

TensorFlow的应用数量实际上是无限的，这就是TensorFlow的美妙之处。

Scikit-学习

什么是Scikit学习？

它是一个与NumPy和SciPy相关联的Python库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。

这个库中有很多变化。一种修改是交叉验证功能，可以使用多个指标。物流回归和最近邻居等许多培训方法都得到了一些改进。

Scikit-Learn的特点

1.交叉验证：有多种方法可以检查监督模型对看不见的数据的准确性。

2.无监督学习算法：同样，在提供中有大量的算法-从聚类，因子分析和主成分分析到无监督神经网络。

3.特征提取：用于从图像和文本中提取特征（例如，词袋）

Scikit-Learn在哪里使用？

它包含大量用于实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降低维度，分类，回归，聚类和模型选择。

NumPy

什么是Numpy？

Numpy被认为是Python中最受欢迎的机器学习库之一。

TensorFlow和其他库在内部使用Numpy在Tensors上执行多个操作。数组接口是Numpy的最佳和最重要的功能。

Numpy的特点

交互式：Numpy非常具有交互性且易于使用数学：使复杂的数学实现变得非常简单直观：使编码变得简单易懂并且理解概念很容易大量的交互：广泛使用，因此有很多开源贡献Numpy在哪里使用？

该界面可用于将图像，声波和其他二进制原始流表达为N维中的实数数组。

为了实现这个用于机器学习的库，了解Numpy对于全栈开发人员来说非常重要。

Keras

什么是Keras？

Keras被认为是Python中最酷的机器学习库之一。它提供了一种更容易表达神经网络的机制。Keras还提供了一些用于编译模型，处理数据集，图形可视化等的最佳工具。

在后端，Keras在内部使用Theano或TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如CNTK。当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras相对较慢，因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后利用它来执行操作。Keras的所有型号都是便携式的。

Keras的特点

它在CPU和GPU上都能顺利运行。Keras几乎支持神经网络的所有模型-完全连接，卷积，汇集，循环，嵌入等。此外，这些模型可以组合起来构建更复杂的模型。Keras具有模块化特性，具有令人难以置信的表现力，灵活性，适合创新研究。Keras是一个完全基于Python的框架，可以轻松调试和探索。Keras在哪里使用？

您已经不断与使用Keras构建的功能进行交互-它正在Netflix，Uber，Yelp，Instacart，Zocdoc，Square等众多网站上使用。它在初创公司中特别受欢迎，它们将深度学习置于其产品的核心。

Keras包含许多常用神经网络构建块的实现，例如层，目标，激活函数，优化器和一系列工具，可以更轻松地处理图像和文本数据。

此外，它还提供了许多预处理数据集和预训练模型，如MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。

Keras也是深度学习研究人员的最爱，排在第2位。Keras也被大型科学组织的研究人员采用，特别是CERN和NASA。

PyTorch

什么是PyTorch？

PyTorch是最大的机器学习库，允许开发人员通过GPU加速执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。除此之外，PyTorch还提供丰富的API，用于解决与神经网络相关的应用问题。

这个机器学习库基于Torch，它是一个用C语言实现的开源机器库，带有Lua中的包装器。

这个用Python的机器库于年推出，自成立以来，该库越来越受欢迎，并吸引了越来越多的机器学习开发人员。

PyTorch的特点

混合前端

新的混合前端在急切模式下提供易用性和灵活性，同时无缝转换到图形模式，以便在C++运行时环境中实现速度，优化和功能。

分布式培训

通过利用对Python和C++可访问的集合操作和对等通信的异步执行的本机支持，优化研究和生产中的性能。

Python首先

PyTorch不是Python绑定到单片C++框架。它是为了深入集成到Python中而构建的，因此它可以与流行的库和Cython和Numba等软件包一起使用。

图书馆和工具

一个活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统，用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。

PyTorch在哪里使用？

PyTorch主要用于自然语言处理等应用程序。

它主要由Facebook的人工智能研究小组开发，而优步的“Pyro”软件则用于概率编程。

PyTorch在很多方面都超越了TensorFlow，并且最近几天引起了很多

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