在人工智能项目开发的过程中，我们通常会使用到很多机器学习、深度学习框架、各种数据处理库和一些工具。好用的库很多，但对于初学者来说先聚焦在一些比较常用的框架、库或者工具，有利于提高效率。下面主要分享一些常用的人工智能相关的内容，包括：模型训练、数据处理、参数优化、实验跟踪、特定领域库以及一些工具。

一、模型训练

1.PyTorch

PyTorch是Facebook开发并于2017年开源的深度学习框架，这个框架基于开源Torch包，目前是业界使用最广泛的深度学习框架。

目前PyTorch生态系统已经比较完善，并具有各种专用库，例如：

torchvision（https://pytorch.org/vision/stable/index.html）或torchaudio（https://pytorch.org/audio/stable/index.html）。因此，PyTorch支持用于几乎所有类型的机器学习。

PyTorch的数据结构是Tensor对象，用于保存模型训练和推理过程使用到的多维数据。Tensor的概念与NumPy ndarray相似。PyTorch还支持CUDA功能的NVIDIA GPU，ROCm，Metal API和TPU等来提高训练效率。

PyTorch库最重要的部分是nn modules，它包含了层和工具，可以轻松地构建复杂的模型。

下面是一个PyTorch实现简单神经网络示例。

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10),
        )
    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits