Démarrage rapide : un aperçu des bibliothèques d'intelligence artificielle Python

Démarrage rapide : aperçu des bibliothèques d'intelligence artificielle Python, des exemples de code spécifiques sont requis

Introduction :
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, il existe de plus en plus de bibliothèques d'intelligence artificielle Python appliquées à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond. Ces bibliothèques fournissent une variété d'outils et d'algorithmes puissants, permettant aux développeurs de créer et de former plus facilement leurs propres modèles d'intelligence artificielle. Cet article présentera certaines bibliothèques d'intelligence artificielle Python couramment utilisées et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à démarrer rapidement.

1. TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Google et largement utilisée dans le domaine de l'apprentissage profond. Il fournit une API riche de haut niveau et prend en charge diverses structures de réseau, telles que le réseau neuronal convolutif (CNN), le réseau neuronal récurrent (RNN), etc. Voici un exemple d'utilisation de TensorFlow pour la classification d'images :

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 构建模型
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('
Test accuracy:', test_acc)

2. PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage profond open source développée par Facebook, qui propose des graphiques de calcul dynamiques et une différenciation automatique. Voici un exemple d'utilisation de PyTorch pour la classification d'images :

import torch
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

# 加载数据集
trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                            download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                           download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 实例化模型
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):  
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

Conclusion :
Cet article présente deux bibliothèques d'intelligence artificielle Python couramment utilisées, TensorFlow et PyTorch, et fournit des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à démarrer rapidement. Bien entendu, en plus de ces deux bibliothèques, il existe de nombreuses autres excellentes bibliothèques d'intelligence artificielle Python, telles que Keras, Scikit-learn, etc. Les lecteurs peuvent choisir la bibliothèque qui leur convient pour l'apprentissage et l'application en fonction de leurs propres besoins. J'espère que cet article pourra être utile aux lecteurs dans leur apprentissage et leur pratique dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!