There are several popular deep learning libraries for developing deep learning scripts in Python. Here are some of the most widely used:

TensorFlow: Developed by Google, TensorFlow is one of the most popular and widely used deep learning libraries. It offers a range of tools for building and training deep neural networks and supports both CPU and GPU computing.

PyTorch: Developed by Facebook, PyTorch is another popular deep learning library that provides a dynamic computational graph approach to building neural networks. It is known for its ease of use and flexibility.

Keras: Keras is a high-level deep learning API that is built on top of TensorFlow. It offers a user-friendly interface for building and training neural networks and supports both CPU and GPU computing.

MXNet: Developed by Apache, MXNet is a highly scalable deep learning library that supports multiple programming languages. It is known for its speed and efficiency in training deep neural networks.

Caffe: Caffe is a deep learning library that is primarily designed for computer vision tasks. It is known for its speed and efficiency in processing large amounts of image data.

Ultimately, the choice of which library to use will depend on your specific needs and preferences, as well as the type of deep learning tasks you are working on.
มีไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมหลายแห่งสำหรับการพัฒนาสคริปต์การเรียนรู้เชิงลึกใน Python นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย: TensorFlow: พัฒนาโดย Google TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด มีเครื่องมือมากมายสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก และรองรับการประมวลผลทั้ง CPU และ GPU PyTorch: PyTorch พัฒนาโดย Facebook เป็นอีกหนึ่งห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมที่ให้แนวทางกราฟการคำนวณแบบไดนามิกในการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม เป็นที่รู้จักในด้านความสะดวกในการใช้งานและความยืดหยุ่น Keras: Keras เป็น API การเรียนรู้เชิงลึกระดับสูงที่สร้างขึ้นบน TensorFlow มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม และรองรับทั้งการประมวลผล CPU และ GPU MXNet: MXNet พัฒนาโดย Apache เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกที่ปรับขนาดได้สูง ซึ่งรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา เป็นที่รู้จักในด้านความเร็วและประสิทธิภาพในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก Caffe: Caffe เป็นห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบมาสำหรับงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เป็นหลัก เป็นที่รู้จักในด้านความเร็วและประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลภาพจำนวนมาก ท้ายที่สุดแล้ว การเลือกไลบรารีที่จะใช้จะขึ้นอยู่กับความต้องการและความชอบเฉพาะของคุณ รวมถึงประเภทของงานการเรียนรู้เชิงลึกที่คุณกำลังดำเนินการอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence