Quelles bibliothèques de réseaux neuronaux avez-vous utilisées?

Dans les projets avec des réseaux neuronaux, on utilise souvent les bibliothèques suivantes:

• TensorFlow — un cadre puissant de Google pour construire et entraîner des réseaux neuronaux, supportant à la fois CPU et GPU.
• PyTorch — un outil flexible et populaire avec un graphique de calcul dynamique, pratique pour la recherche et le prototypage.
• Keras — une API de haut niveau pour TensorFlow, simplifiant la création de modèles.
• scikit-learn — pour le prétraitement des données et les modèles classiques d'apprentissage automatique.

Par exemple, avec PyTorch, on peut rapidement définir un réseau neuronal simple:

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)

Le choix de la bibliothèque dépend de la tâche et des préférences de l'équipe.