人工智能开发到底应该用什么系统？

人工智能（AI）的发展让我们对未来充满了期待，为了更好地推动人工智能技术的发展，选择合适的开发系统是至关重要的。那么，关于“人工智能开发用什么系统好”，我们有哪些角度来探讨呢？

可扩展性

选择一个具有可扩展性的系统，是开发人员根据需求进行人工智能应用开发的关键要素之一。其中，开源系统TensorFlow无疑是当前应用最多的一个系统，它的支持范围涵盖了从移动设备到超级计算机等多种平台，而PyTorch则是TensorFlow的一个不错的替代品，更适合单独的研究项目。因此，若您的应用还没有确定太多的硬件限制，那么选择TensorFlow是个不错的选择。

平台适用性

在人工智能的应用过程中，数据对算法的支持至关重要。有许多人工智能开发系统可供选择，包括微软的Azure、亚马逊的AWS、谷歌云平台等。然而，前提是你必须先确定计算资源并且熟悉与你所选系统的交互方式。对于初学者来说，当然建议选择使用适用于你常用平台的人工智能开发系统。

开发效率

快速地将人工智能应用推向市场是每一个开发者的梦想。有些开发人员希望在他们的开发护城河中使用自己的深度学习框架，但这往往会导致快速实现的需求难以满足。在这种情况下，Keras是一个非常流行的选择，它提供了大量的预设，可以让开发人员迅速搭建原型，并在API调用时节省时间。

开放性和灵活性

开源是人工智能开发系统必不可少的成分。其中，Caffe2和Theano是两个在开源社区中广受欢迎的系统。Theano特别适合进行数学运算，而Caffe2则善于计算机视觉和嵌入式系统的识别，都极具使用优势。同时，这些开源系统也为开发大量的模块和新型技术提供了平台。 总而言之，虽然各个系统的特点有所不同，但他们都提供了在人工智能应用过程中使用的基本元素。如果您想在开发过程中更快速、更简单地推动您的人工智能应用，并且对系统代码有很好的掌控能力，那么建议使用TensorFlow或Keras。如果您喜欢灵活和开放的开发方式，那么Caffe2和Theano则是您的不错选择。最后，选择哪一个系统最终还是要根据公司的实际需求来做出最终判断。