Welche Bibliotheken für neuronale Netzwerke haben Sie verwendet?

In Projekten mit neuronalen Netzen werden häufig folgende Bibliotheken verwendet:

• TensorFlow — ein leistungsstarkes Framework von Google zum Aufbau und Training neuronaler Netze, unterstützt sowohl CPU als auch GPU.
• PyTorch — ein flexibles und beliebtes Tool mit einem dynamischen Rechengraphen, geeignet für Forschung und Prototyping.
• Keras — eine High-Level-API für TensorFlow, die die Erstellung von Modellen vereinfacht.
• scikit-learn — für die Vorverarbeitung von Daten und klassische Modelle des maschinellen Lernens.

Zum Beispiel kann man mit PyTorch schnell ein einfaches neuronales Netzwerk definieren:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

Die Wahl der Bibliothek hängt von der Aufgabe und den Vorlieben des Teams ab.