我们问了 ChatGPT：哪些是您应该了解的 4 大 AI 协议

人工智能仍然是一个热门话题，我们决定与 ChatGPT 核对一下您应该了解的前 4 大协议。

人工智能越来越受欢迎，而 ChatGPT 处于趋势的前沿。然而，除了基于语言的模型和聊天机器人之外，人工智能还有许多应用。

我们决定请 ChatGPT 本身告诉我们哪些是每个人都应该知道的前 4 大主要 AI 协议。

人工智能返回了一些众所周知的名字，但值得注意的是，它们都不是特定于加密货币的。但是，它们有着广泛的应用，也被加密货币领域的公司普遍使用。

不过，我们有一份特别指南，您可以查看前5 名 AI 代币。

话虽如此，让我们开始吧。

TensorFlow：谷歌的深度学习框架

TensorFlow 是由 Google 开发的用于机器学习 (ML) 的端到端开源平台。

从本质上讲，该工具可用于：

· 准备大量数据

· 构建机器学习 (ML) 模型

· 部署机器学习模型

· 实施 MLOps 等等。

其用于开发 AI 应用程序的工具、库和资源生态系统广泛而全面。

PyTorch：Meta 对深度学习的尝试

PyTorch 是另一个开源机器学习框架，旨在加速从研究原型设计到生产部署的路径。

它是由 Meta（以前称为 Facebook）开发的，它带来了以下特点：

· 分布式训练。

为了交付研究和生产，torch.distributed 后端提供可扩展的分布式训练和性能优化。

· 云支持

PyTorch 在一些主要的云平台上得到了很好的支持，这反过来又提供了无摩擦的开发和轻松的扩展。

· 生产就绪

使用 TorchScript 在 eager 模式和图形模式之间的转换是无缝的。此外，团队还可以使用 TorchServe 加速生产路径

ONNX：开放式神经网络交换

ONNX 提出了一个中介机器学习框架，它用于在各种 ML 框架之间进行转换。

例如，如果您使用的是 TensorFlow 并且想要使用 TensorRT，ONNX 将提供一个很好的中介来在您实际使用各种 ML 框架时转换您的模型。

该团队努力实现了一系列不同的神经网络功能。

Keras：谷歌再次使用它

您可以看出 Google 正在朝这个方向投入大量资源，Keras 是这家科技巨头开发的另一个高级深度学习 API。

Keras 是用 Python（最全面的编程语言之一）编写的，用于简化各种神经网络的实施。

此外，Keras 还支持多种后端神经网络计算。

根据 ChatGPT：它为构建和训练深度学习模型提供了一个用户友好的界面，Keras 通常作为更高级别的抽象与 TensorFlow 结合使用。