Que bibliotecas de redes neurais usou?

Nos projetos com redes neurais, frequentemente utilizamos as seguintes bibliotecas:

• TensorFlow — uma estrutura poderosa do Google para construir e treinar redes neurais, suportando tanto CPU quanto GPU.
• PyTorch — uma ferramenta flexível e popular com um gráfico computacional dinâmico, útil para pesquisa e prototipagem.
• Keras — uma API de alto nível para TensorFlow que simplifica a criação de modelos.
• scikit-learn — para pré-processamento de dados e modelos clássicos de aprendizado de máquina.

Por exemplo, com PyTorch, é possível definir rapidamente uma rede neural simples:

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)

A escolha da biblioteca depende da tarefa e das preferências da equipe.