1. TensorFlow

由 Google 开发的 TensorFlow 仍然是 AI 领域的强国。TensorFlow 以其灵活性、可扩展性和全面的生态系统而闻名，支持各种 AI 任务，包括神经网络训练、图像识别和自然语言处理。其高性能功能使其适用于研究和生产环境。TensorFlow 提供了 TensorBoard 等工具，用于可视化训练进度，TensorFlow Lite 等工具用于在移动设备和嵌入式设备上部署模型。其活跃的开发者社区确保定期更新和访问大量资源，使其成为 AI 从业者必学的库。

2. PyTorch

PyTorch 由 Meta 的 AI 研究团队开发，以其动态计算图和易用性而闻名。它使研究人员和开发人员能够以最小的摩擦构建和测试机器学习模型。PyTorch 因其直观的界面而在学术界特别受欢迎，它使实验更快，调试更容易。多年来，它在工业环境中也获得了巨大的关注，被用于自动驾驶汽车、医疗保健和游戏等领域。PyTorch 与 Python 的无缝集成及其对分布式训练的支持使其成为尖端 AI 应用程序的多功能工具。

3. Keras

Keras 是一个高级神经网络 API，可简化构建和训练深度学习模型的过程。它现在与 TensorFlow 紧密集成，为实现复杂的神经网络提供了一个用户友好的界面。Keras 擅长快速原型设计，使开发人员能够快速测试新想法和架构。其模块化设计使其能够适应各种后端和设备。对于初学者和专业人士，Keras 提供了一种易于使用的方式来探索深度学习，而不会陷入技术复杂性。

4. Scikit-learn

Scikit-learn 是经典机器学习任务的首选库，包括回归、分类、聚类和降维。Scikit-learn 建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等其他 Python 库之上，为数据分析和建模提供了一个有凝聚力的环境。其全面的文档和广泛的算法使其成为基于结构化数据构建模型的理想选择。Scikit-learn 对于希望在深入研究更复杂的深度学习框架之前掌握机器学习基础知识的初学者特别有用。

5. Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 库彻底改变了自然语言处理 （NLP）。它为文本分类、机器翻译和对话式 AI 等任务提供预训练模型。该库支持 PyTorch 和 TensorFlow 等流行框架，使其具有高度的通用性。凭借其用户友好的 API，开发人员可以部署最先进的 NLP 模型，而无需大量的计算资源。Hugging Face 还扩展到音频和视觉领域，进一步巩固了其作为语言及其他 AI 工具领导者的地位。

6. OpenCV

OpenCV 是一个强大的开源库，用于计算机视觉任务。它提供用于图像和视频处理的工具，包括对象检测、人脸识别和运动跟踪。OpenCV 的跨平台兼容性和对实时处理的支持使其成为机器人、监控和增强现实等领域的热门选择。它与机器学习框架的集成扩展了其用例，使开发人员能够高效地构建基于视觉的复杂 AI 应用程序。

7. ONNX（开放神经网络交换）

ONNX 通过为机器学习模型提供通用格式，实现不同 AI 框架之间的互操作性。此库允许开发人员在一个框架（如 PyTorch）中训练模型，并将其部署在另一个框架（如 TensorFlow）中。这种灵活性简化了部署过程，并使用各种工具增强了团队之间的协作。ONNX 对于多个 AI 系统需要无缝协同工作的企业设置特别有价值。

8. JAX

JAX 是一个数值计算库，专为高性能机器学习研究而设计。它将 NumPy 的简单性与自动微分和 GPU/TPU 加速等高级功能相结合。JAX 因其能够有效处理复杂的数学计算而越来越受欢迎，使其适合开发尖端的 AI 模型。希望在从事实验项目时优化性能的研究人员和开发人员通常会转向 JAX，因为它的多功能性和速度。

9. Caffe

Caffe 由 Berkeley Vision and Learning Center 开发，是一个深度学习框架，以其速度和效率而闻名，尤其是在图像处理任务中。虽然 TensorFlow 和 PyTorch 等较新的框架已经掩盖了它，但 Caffe 在需要高性能的计算机视觉的特定应用程序中仍然具有相关性。其富有表现力的架构和模块化使其成为计算速度至关重要的项目的可靠选择。

10. Apache Mahou

Apache Mahout 专为在大型数据集上进行可扩展的机器学习而量身定制。它侧重于协作筛选、聚类和分类。Mahout 与 Hadoop 和 Spark 等大数据平台集成，旨在高效处理大规模 AI 应用程序。处理海量数据集的企业通常依靠 Mahout 来部署分布式算法，这使其成为大数据驱动型 AI 解决方案的重要工具。

AI 编程库是现代技术进步的核心。掌握这些库可以为开发人员提供在医疗保健、金融、机器人等领域构建创新应用程序的工具。TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 仍然是该行业的主打产品，而 JAX 和 Hugging Face Transformers 等较新的工具正在突破 AI 所能实现的界限。随着 AI 的不断发展，对于旨在在这个变革性时代引领潮流的开发人员来说，使用这些库保持更新至关重要。