Python 因其易用性和灵活性而成为人工智能开发的绝佳语言。有许多不同的库和框架可用于 Python 中的 AI 开发，因此选择一个非常适合您的项目的库和框架非常重要。
TensorFlow 是一种流行的 Python 人工智能开发库。 TensorFlow 是深度学习的强大工具， 非常适合构建神经网络。另一个流行的 Python 人工智能开发库是 Keras。 Keras 是一个高级 API，可以轻松构建神经网络。
选择库或框架后，您需要安装它。建议您为人工智能开发项目使用虚拟环境。这将使您能够将依赖项与其他项目隔离。
要创建虚拟环境，可以使用 virtualenv 工具。安装 virtualenv 后，可以通过运行以下命令为您的项目创建新的虚拟环境：
virtualenv myproject这将创建一个名为“myproject”的新目录，其中包含以下内容： Python 解释器的副本以及安装的所有包含的库。
要激活虚拟环境，可以运行以下命令：
source myproject/bin/activate一旦虚拟环境被激活，就可以安装选择的AI库或框架。例如，要安装 TensorFlow，可以运行以下命令：
pip install tensorflow安装库或框架后，就可以开始开发 AI 项目。
安装 Python Tensorflow 后，需要创建一个新文件。文件命名为“ai.py”。
首先将 Tensorflow 库导入到“ai.py”文件中：
import tensorflow as tf接下来，让创建一个新的 Tensorflow 图：
g = tf.Graph()创建图表后，现在添加一些节点。 Tensorflow 图中的节点表示数学运算。将添加一个执行加法操作的节点：
with g.as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, name="x")
y = tf.placeholder(tf.float32, name="y")
z = tf.add(x, y, name="z")现在已经添加了节点，需要创建一个会话。会话用于在图表上执行操作：
with tf.Session(graph=g) as sess:
# Run the graph and print the result
result = sess.run(z, feed_dict={x: 1.0,y: 2.0})
print(result)p在上面的代码中，首先创建一个会话。然后运行图表并打印结果。