流行的深度学习框架
深度学习框架为数据科学家、开发人员和研究人员提供一种高级编程语言，用于设计、训练和验证深度神经网络。
英特尔® Optimization for TensorFlow*
这个基于 Python* 的深度学习框架旨在提高现代深度神经网络上的灵活实施和可扩展性。通过与谷歌* 的合作，TensorFlow 已直接针对英特尔® 架构进行优化以在英特尔® 至强® 可扩展处理器上实现高性能。
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TensorFlow 已作为英特尔® oneAPI 人工智能分析工具套件的一部分包括在内。
PyTorch*
这个 Python 包提供动态神经网络的最快实施之一，以实现速度和灵活性。通过与 Facebook* 的合作，这个流行的框架现在与许多英特尔® 优化相结合，在英特尔架构上（尤其是针对英特尔至强可扩展处理器）提供卓越的性能。
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PyTorch 已作为英特尔® oneAPI 人工智能分析工具套件的一部分包括在内。
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MXNet*
MXNet 是一个高度可移植的、轻量的开源深度学习框架，并且能够通过命令式和符号式编程来提高工作效率和灵活性。它包括对英特尔优化的内置支持，以在英特尔至强可扩展处理器上实现高性能。
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PaddlePaddle*
百度的这一开源深度学习 Python* 框架具有用户友好、操作可扩展等特点。这种受欢迎的框架使用英特尔® 数学核心函数库针对深度神经网络而创建，可为英特尔至强可扩展处理器带来高性能，并提供大量工具来帮助人工智能开发者。
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这个由最新英特尔至强可扩展处理器组成的强大集群具备内置的人工智能加速，为您的代码和调试实验提供合适的环境。
了解英特尔优化的框架如何加速英特尔架构上的人工智能应用程序。