Python是一门面向对象、解释型的高级编程语言，近年来广泛运用于人工智能领域的开发，为了更加方便地开发人工智能小程序，许多开发者选择使用Python开发。除了原生的AI库外，Python还有许多第三方的AI库，如TensorFlow、Pytorch等。

import tensorflow as tf# 加载Fashion MNIST数据集mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist# 划分训练集和测试集(training_images, training_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()# 数据归一化到[0,1]training_images = training_images / 255.0test_images = test_images / 255.0# 搭建神经网络model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)])# 编译模型model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(training_images, training_labels, epochs=5)# 模型评估test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

以上代码是一个基于TensorFlow的Fashion MNIST分类器，通过加载数据集、搭建神经网络、编译模型、训练模型和评估模型来实现图片分类的功能。

总体来说，Python提供了丰富的AI库和工具，开发人员可以选择根据自己的需要选择最适合自己的AI库来实现从简单机器学习到深度学习的各种需求。