人工智能常用框架可分为深度学习框架、计算机视觉框架和通用工具类框架三大类，以下是核心框架的详细信息：

一、深度学习框架

1. TensorFlow

   • 由Google开发，支持静态/动态计算图，生态系统完善（如TensorFlow Lite、TensorFlow.js）

   • 适用场景：工业级部署、移动端/嵌入式设备、推荐系统

   • 优势：分布式训练、可视化工具（TensorBoard）

2. PyTorch

   • 由Meta开发，动态计算图易用性强，支持GPU加速

   • 适用场景：学术研究、快速原型开发、计算机视觉/NLP

   • 优势：张量库优化、数据并行功能

3. Keras

   • 高层API框架，可集成到TensorFlow或Theano中

   • 适用场景：快速实验、小规模项目

   • 优势：简洁API、支持自定义层

4. JAX

   • 基于编译的框架，支持高性能数值计算和自动微分

   • 适用场景：科学计算、AI加速

   • 优势：无缝集成NumPy

二、计算机视觉框架

1. OpenCV

   • 开源计算机视觉库，支持图像处理、目标检测

   • 适用场景：实时视觉系统、机器人、AR/VR

   • 优势：跨平台、高效推理

2. Darknet

   • 轻量级框架，专为YOLO系列目标检测设计

   • 适用场景：嵌入式设备、实时目标检测

   • 优势：高效推理速度

三、通用工具类框架

1. Caffe

   • 以速度和模块性为核心，适合图像分类和分割

   • 适用场景：大规模图像数据处理

   • 优势：每天处理60M图像

2. Microsoft CNTK

   • 支持分布式训练，提供C++/Python接口

   • 适用场景：多服务器协作、高性能计算

   • 优势：模块化设计、灵活部署

四、其他常用框架

• MXNet ：支持多设备运行，适合大规模模型训练

• Apache Mahout ：分布式线性代数框架，适用于大数据机器学习

以上框架可根据具体需求（如硬件平台、任务类型、开发效率）选择，建议优先参考权威来源的最新版本信息。