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以下是一些常用的 Python 人工智能框架模块：
1. TensorFlow：Google 开发的开源框架，用于构建和训练机器学习模型。
2. Keras：高级神经网络 API，可以在多个深度学习框架上运行，包括 TensorFlow、Theano 和 CNTK。
3. PyTorch：开源的深度学习框架，提供了动态图和静态图的混合计算方式。
4. scikit-learn：基于 NumPy 和 SciPy 的机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法和工具。
5. MXNet：开源的深度学习框架，提供了动态图和静态图的混合计算方式。
6. Caffe：由伯克利视觉和学习中心开发的深度学习框架，主要应用于图像分类和图像分割等计算机视觉任务。
7. Theano：用于定义、优化和评估数学表达式的 Python 库，主要用于深度学习和科学计算。
8. Chainer：基于动态图的深度学习框架，灵活性较高，适合进行实验和研究。
9. OpenAI Gym：用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了一系列经典的强化学习环境。
10. NLTK：自然语言处理工具包，提供了各种文本处理和语言分析的功能。
这些框架模块都具有不同的特点和适用场景，可以根据具体需求选择合适的框架模块。

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