python人工智慧庫有：1、TensorFlow；2、PyTorch；3、Keras；4、Scikit-learn；5、NLTK；6、spaCy；7、Gensim；8、Deeplearning4j；9、PyTorch Geometrictric ；10、DGL。詳細介紹：1、TensorFlow，這是一個由Google開發的開源深度學習框架，它提供了豐富的API和工具等等。
Python是人工智慧領域最常用的程式語言之一，因此有許多專為人工智慧任務設計的Python函式庫。以下是一些主要的Python人工智慧庫：
1、TensorFlow：這是一個由Google開發的開源深度學習框架，它提供了豐富的API和工具，使得用戶可以輕鬆地建立和訓練神經網路模型。 TensorFlow支援多種硬體平台，並且可以輕鬆擴展到大規模的分散式運算環境。
2、PyTorch：這是由Facebook開發的另一個深度學習框架，與TensorFlow相比，它更靈活且易於使用。 PyTorch支援動態計算圖，讓使用者可以更方便地進行模型開發和除錯。
3、Keras：這是一個基於TensorFlow的高層神經網路API，它提供了簡潔的API和易於使用的工具，使得使用者可以輕鬆地建立和訓練深度學習模型。
4、Scikit-learn：這是一個專為機器學習任務設計的Python函式庫，它提供了大量的演算法和工具，包括分類、迴歸、聚類、降維等。 Scikit-learn的API非常簡潔易用，讓使用者可以快速地進行機器學習實驗。
5、NLTK：這是一個專門為自然語言處理任務設計的Python庫，它提供了大量的工具和演算法，包括分詞、詞性標註、命名實體識別、情感分析等。
6、spaCy：這是一個基於Python的自然語言處理庫，它提供了高效的演算法和工具，使得用戶可以輕鬆地進行詞性標註、命名實體識別、依存句法分析等任務。
7、Gensim：這是一個專為自然語言處理和文字探勘任務設計的Python庫，它提供了高效的演算法和工具，包括主題建模、文件相似度計算、情感分析等。
8、Deeplearning4j：這是一個基於Java和Scala的深度學習函式庫，但它也提供了Python介面。 Deeplearning4j支援多種硬體平台，並且可以輕鬆擴展到大規模的分散式運算環境中。
9、PyTorch Geometric：這是一個基於PyTorch的幾何深度學習庫，它提供了專門為圖神經網路設計的API和工具，使得使用者可以輕鬆地進行圖神經網路的開發和訓練。
10、DGL：這是一個基於Python的圖神經網路庫，它提供了豐富的API和工具，包括圖神經網路的建構、訓練、推理等。 DGL支援多種硬體平台，並且可以輕鬆擴展到大規模的分散式運算環境中。
以上是一些主要的Python人工智慧函式庫，但其實還有很多其他的函式庫和工具可供選擇和使用。不同的庫和工具都有其獨特的應用場景和優勢，使用者可以根據自己的需求選擇合適的庫和工具。
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