AI软件版本大全：哪款最受欢迎？

AI软件版本大全中，最受欢迎的可能是基于深度学习和机器学习的AI平台。这些平台通常具有高度的可扩展性和灵活性，可以处理各种复杂的任务和数据类型。以下是一些最受欢迎的AI软件版本：

1. TensorFlow：这是一个广泛使用的开源机器学习框架，适用于各种规模的项目。它提供了丰富的功能和工具，可以用于构建、训练和部署各种类型的AI模型。

2. PyTorch：这是一个由Facebook开发的高度灵活的深度学习框架。它提供了一个类似于NumPy和Pandas的数据操作API，以及一个类似于Matplotlib的可视化API。PyTorch被广泛用于科学研究和工业界，因为它的灵活性和易用性。

3. Keras：这是一个轻量级的深度学习框架，适用于快速原型设计和小规模项目。Keras使用Python编程语言，并提供了一系列预定义的神经网络架构和优化器。

4. Theano：这是一个基于NumPy的深度学习库，用于构建和训练神经网络。Theano在学术界和工业界都有广泛的应用，因为它的简单性和高效性。

5. Scikit-learn：这是一个用于数据挖掘和分析的Python库，提供了许多机器学习算法和工具。Scikit-learn是Python科学计算和机器学习社区中最受欢迎和最广泛使用的工具之一。

6. XGBoost：这是一个基于决策树的分布式并行学习库，适用于大规模数据处理和预测。XGBoost在学术界和工业界都有很高的声誉，因为它的简洁性和高性能。

7. LightGBM：这是一个基于MapReduce的分布式机器学习库，适用于大规模数据处理和预测。LightGBM在学术界和工业界都有很高的声誉，因为它的简洁性和高性能。

8. Spark MLlib：这是Apache Spark的一部分，提供了一套机器学习库，用于构建和管理机器学习模型。Spark MLlib在学术界和工业界都有很高的声誉，因为它的实时性和高吞吐量。

9. MXNet：这是一个开源的深度学习框架，适用于大规模数据处理和预测。MXNet在学术界和工业界都有很高的声誉，因为它的简洁性和高性能。

10. Keras API：这是TensorFlow的一个高级接口，用于构建和训练神经网络。Keras API在学术界和工业界都有很高的声誉，因为它的简洁性和高性能。