TensorFlow 和 Keras，还有几个非常优秀的深度学习和机器学习库值得推荐。我’ll为您介绍一些主要的选择，并简要说明它们的特点和适用场景：

  1. PyTorch

特点：

  • 由 Facebook 开发，在学术界和研究领域非常流行
  • 动态计算图，使得调试和实验更加灵活
  • 优秀的社区支持和丰富的预训练模型

适用场景：

  • 研究和快速原型设计
  • 自然语言处理任务
  • 计算机视觉项目
  1. fastai

特点：

  • 建立在 PyTorch 之上的高级 API
  • 提供了许多最佳实践和先进技术的简单实现
  • 特别适合快速开发和迭代

适用场景：

  • 快速构建深度学习模型
  • 适合深度学习初学者和有经验的实践者
  1. scikit-learn

特点：

  • 提供了广泛的传统机器学习算法
  • 简单易用的 API
  • 优秀的文档和社区支持

适用场景：

  • 传统机器学习任务（如分类、回归、聚类）
  • 数据预处理和特征工程
  1. XGBoost

特点：

  • 高效的梯度提升库
  • 在结构化/表格数据上表现优秀
  • 广泛用于竞赛和实际应用

适用场景：

  • 结构化数据的预测任务
  • 需要高性能的机器学习模型
  1. LightGBM

特点：

  • 微软开发的高效梯度提升框架
  • 比 XGBoost 更快，内存占用更少
  • 适合大规模数据集

适用场景：

  • 大规模数据集的快速训练
  • 需要快速迭代的项目
  1. Spark MLlib

特点：

  • Apache Spark 的机器学习库
  • 适合大规模分布式数据处理和机器学习
  • 支持多种编程语言（如 Scala、Python、Java）

适用场景：

  • 大数据环境下的机器学习任务
  • 需要分布式处理的项目
  1. H2O

特点：

  • 开源的分布式机器学习平台
  • 提供自动机器学习（AutoML）功能
  • 支持多种编程语言接口

适用场景：

  • 企业级机器学习应用
  • 需要自动化机器学习流程的项目
  1. JAX

特点：

  • 由 Google 开发，用于高性能数值计算和机器学习
  • 支持自动微分和 XLA（加速线性代数）
  • 特别适合研究和高性能计算

适用场景：

  • 科学计算和研究
  • 需要高性能的机器学习任务

选择建议：

  1. 如果你正在进行研究或需要灵活性，考虑 PyTorch。
  2. 对于快速开发和实验，fastai 是一个很好的选择。
  3. 处理结构化数据时，XGBoost 或 LightGBM 通常是首选。
  4. 对于大规模数据处理和分布式学习，考虑 Spark MLlib 或 H2O。
  5. 如果你需要在传统机器学习和深度学习之间切换，scikit-learn 配合 TensorFlow/PyTorch 是一个好组合。