AI 仍然是一个热门话题，因此我们决定看看ChatGPT，了解您应该了解的前4 大协议。

人工智能越来越受欢迎，而ChatGPT 处于这一趋势的前沿。但是人工智能除了基于语言的模型和聊天机器人之外还有很多用途。

我们决定让ChatGPT 自己告诉我们每个人都应该知道的4 大主要AI 协议。

请注意，AI 返回了一些众所周知的名称，但它们都不是加密货币所独有的。但是，它们具有广泛的用途，并且被加密货币领域的公司普遍使用。

但是，我们有一个特别指南，您可以在其中查看排名前5 位的AI 代币。

考虑到这一点，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。

基本上，此工具可用于：

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。

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。

由Meta（以前称为Facebook）开发，它提供以下功能：

分布式培训。

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

云支持

PyTorch 得到了一些主要云平台的良好支持，以实现顺畅的开发和轻松的扩展。

准备生产

使用TorchScript 在eager 和图形模式之间转换是无缝的。此外，团队可以使用TorchServe 来加速他们的生产迁移。

ONNX：开放式神经网络交换

ONNX 提出了一种中间机器学习框架，用于在各种ML 框架之间进行转换。

例如，如果您正在使用TensorFlow 并想使用TensorRT，则ONNX 提供了一个很好的中间人，可以在使用不同的ML 框架时转换模型。

该团队致力于实现各种神经网络功能。

Keras：谷歌再次使用它

可以看到谷歌在这个方向上投入了大量的资源。 Keras 是另一个由科技巨头开发的高级深度学习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现。

此外，Keras 支持各种后端神经网络计算。

据ChatGPT 称：Keras 为构建和训练深度学习模型提供了一个用户友好的界面，并且经常作为高级抽象与TensorFlow 结合使用。