welche Bibliotheken sind die besten für die Entwicklung von Deep Learning-Skripten in python?
Python verfügt über mehrere Bibliotheken, die häufig für die Entwicklung von Deep-Learning-Skripten verwendet werden. Einige der beliebtesten Bibliotheken sind: 1. TensorFlow: TensorFlow ist eine Open-Source-Maschinelle Lernbibliothek, die von Google entwickelt wurde. Es bietet eine breite Palette von Werkzeugen und Ressourcen für den Aufbau und die Ausbildung von Deep-Neural-Netzwerken. 2. PyTorch: PyTorch ist eine Open-Source-Maschinelle Lernbibliothek, die von Facebook gepflegt wird. Es bietet dynamische Rechendiagramme und eine einfach zu bedienende Schnittstelle für den Aufbau und die Ausbildung von Deep-Neural-Netzwerken. 3. Keras: Keras ist eine High-Level-Neural-Netzwerke API, die in Python geschrieben wird. Es läuft auf der Oberseite von TensorFlow, Theano, und Microsoft Cognitive Toolkit, bietet eine einfache Schnittstelle für den Aufbau und die Ausbildung von Deep-Learning-Modelle. 4. MXNet: MXNet: MXNet ist eine flexible und effiziente Deep-Learning-Bibliothek, die von Amazon Web Services (AWS) unterstützt wird. Es ist entwickelt, um gut mit großen Datensätzen zu arbeiten