人工智能（AI）框架是实现人工智能算法的基础，它们定义了数据如何被处理和分析，以及决策是如何基于这些数据做出的。当前主流的AI框架涵盖了从传统的机器学习库到现代深度学习框架的各种选择。以下是一些当前主流的AI框架：
- 1. TensorFlow
- 由Google开发，是一个开源软件库，用于在各种平台上执行复杂的数值计算。TensorFlow 提供了丰富的API和工具，支持多种类型的模型训练，包括深度学习、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. PyTorch
- 另一个由Facebook开发的开源库，它提供了一个灵活且高效的框架，特别适合于研究与实验。PyTorch 支持多GPU加速训练，并且其社区活跃，提供了大量的教程和文档。 3. Keras
- Keras 是由Google开发的Python库，它简化了深度学习的高层抽象，使得创建和训练神经网络变得更加直观。Keras 支持多种类型的模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformers等。 4. Scikit-learn
- Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了许多预构建的函数和模块来处理分类、回归、聚类和其他任务。虽然Scikit-learn 本身不是一个深度学习框架，但它为使用深度学习提供了很好的基础。 5. MXNet
- MXNet 是一个高性能的深度学习平台，它提供了一种模块化和可扩展的方式来构建和部署深度学习模型。MXNet 支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，并具有高度可配置性。 6. PyTorch with TorchHub
- PyTorch 是一个强大的深度学习框架，而 TorchHub 是一个将 PyTorch 与其他深度学习库集成的平台。这使得开发人员能够利用 PyTorch 的强大功能，同时保持对其他库的支持。 7. Deep Learning Library (DLLib)
- DLLib 是一个轻量级的深度学习框架，专门为嵌入式设备和移动应用设计。它提供了一套简单的API，以便快速实现和部署深度学习模型。 8. Darknet
- Darknet 是一个专注于隐私保护的深度学习框架，它提供了一种方法来保护数据的传输和存储，同时仍然允许模型的训练和推理。 9. ONNX
- ONNX 是一种开放的标准，允许不同框架之间的模型转换。通过使用ONNX，开发者可以在不同的AI框架之间共享和复用模型，从而提高开发效率。 10. MXNet with TensorFlow
- MXNet 和 TensorFlow 的结合为用户提供了一个强大的深度学习平台，结合了两者的优点，如灵活性、可扩展性和易用性。
这些框架各有特点，适用于不同的应用场景和需求。在选择框架时，开发者需要根据自己的项目需求、团队技能和资源等因素进行综合考虑。随着技术的不断发展，新的框架也在不断涌现，以满足不断变化的市场需求。
