AI 仍然是一个热门话题，我们决定使用ChatGPT 检查一下您需要了解的前4 大协议。

人工智能越来越受欢迎，而ChatGPT 处于最前沿。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。

我们决定询问ChatGPT 本身，每个人都应该了解的4 大主要AI 协议是什么。

AI 返回了一些众所周知的名字，但值得注意的是，它们都与加密货币无关。但是，它们具有广泛的应用范围，并且被加密货币领域的公司普遍使用。

但是，我们有一个专门的指南来查看排名前5 位的AI 硬币。

让我们从听到这个开始。

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，这个工具可以用作：

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、库和资源生态系统庞大而全面。

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过程。

它由Meta（前身为Facebook）开发并提供以下功能：

分布式培训。

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

云支持

PyTorch 在一些主要的云平台上得到很好的支持，允许无摩擦开发和轻松扩展。

生产准备

使用TorchScript 可以无缝地在吸取模式和图形模式之间切换。团队还可以使用TorchServe 来加速他们的生产路径。

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，如果你正在使用TensorFlow 并想使用TensorRT，ONNX 实际上提供了一个很好的媒介来转换你的模型，同时使用各种ML 框架。

该团队致力于实现各种神经网络功能。

Keras：谷歌再次使用它

可以看到谷歌在这方面投入了大量的资源。 Keras 是另一种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。

Keras 还支持各种后端神经网络计算。

根据ChatGPT 的说法：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，并且Keras 通常与TensorFlow 作为高级抽象一起使用。