如何进行机器学习框架选择

人工智能正值发展热头，为了开发和部署人工智能应用程序，涌现出了很多机器学习框架。这些框架直接跨越开发、测试、优化和生产等流程，为开发人员提供了一个很好的研发捷径。有的框架注重自身的可用性，有的框架侧重于生产部署和参数优化，它们都有各自的优缺点，这也增加了研发人员选择的难度。 目前，处于最佳框架列表榜首的有：MXNET、Keras、PyTorch、Tensorflow。这些机器学习框架都是数据科学家

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