
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品
作者:Matthew Mayo
編譯:Mika
今天我們來(lái)盤點(diǎn)一下有哪些用于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的頂級(jí)Python庫(kù)。
我們盡力將每個(gè)庫(kù)按預(yù)期的使用情況進(jìn)行歸類,希望這能對(duì)大家有所幫助。
顯然,現(xiàn)在并不是所有的自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)工作都是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行的,但隨著趨勢(shì)朝著這種技術(shù)的方向發(fā)展。
所有包含的庫(kù)都有對(duì)應(yīng)的Github代碼倉(cāng)庫(kù),我們還列出每個(gè)庫(kù)的在Github上的收藏(Stars) ,提交(Commits ),貢獻(xiàn)者(Contributors)的數(shù)據(jù),這在一定程度上反映了庫(kù)的流行度和使用情況。
接著讓我們分別來(lái)看看由KDnuggets工作人員整理的用于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的30個(gè)頂級(jí)Python庫(kù)。
1. TensorFlow
收藏: 149000, 提交: 97741, 貢獻(xiàn)者: 2754
TensorFlow是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端開(kāi)源平臺(tái)。它有一個(gè)全面的、靈活的工具、庫(kù)和社區(qū)資源的生態(tài)系統(tǒng),讓研究人員推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的最先進(jìn)技術(shù),讓開(kāi)發(fā)人員輕松建立和部署機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。
2. Keras
收藏: 50000, 提交: 5349, 貢獻(xiàn)者:864
Keras是一個(gè)用Python編寫的深度學(xué)習(xí)API,運(yùn)行在機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)TensorFlow的基礎(chǔ)上。
3. PyTorch
收藏: 43200, 提交: 30696, 貢獻(xiàn)者:1619
Python中的張量和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有強(qiáng)大的GPU加速能力
4. fastai
收藏: 19800, 提交: 1450, 貢獻(xiàn)者: 607
fastai使用現(xiàn)代最佳實(shí)踐簡(jiǎn)化了快速、準(zhǔn)確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。
5. PyTorch Lightning
收藏: 9600, 提交: 3594, 貢獻(xiàn)者:317
用于高性能人工智能研究的輕量級(jí)PyTorch封裝。
6. JAX
收藏: 10000, 提交: 5708, 貢獻(xiàn)者:221
Python+NumPy程序的可組合轉(zhuǎn)換:區(qū)分、矢量化、JIT到GPU/TPU等
7. MXNet
收藏: 19100, 提交: 11387, 貢獻(xiàn)者: 839
輕量級(jí)、便攜、靈活的分布式、移動(dòng)式深度學(xué)習(xí),具有動(dòng)態(tài)、突變意識(shí)的數(shù)據(jù)流調(diào)度器;適用于Python、R、Julia、Scala、Go、Javascript等。
8. Ignite
收藏: 3100, 提交: 747, 貢獻(xiàn)者: 112
幫助PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靈活透明地進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估的高級(jí)庫(kù)。
9. FastText
收藏: 21700, 提交: 379, 貢獻(xiàn)者:47
FastText是一個(gè)用于高效學(xué)習(xí)單詞表示法和句子分類的庫(kù)。
10. spaCy
收藏: 17400, 提交: 11628, 貢獻(xiàn)者: 482
使用Python和Cython的強(qiáng)大自然語(yǔ)言處理。
11. gensim
收藏: 11200, 提交: 4024, 貢獻(xiàn)者: 361
用于主題建模、文檔索引和大型語(yǔ)料庫(kù)相似度檢索的Python庫(kù)。目標(biāo)受眾是自然語(yǔ)言處理和信息檢索社區(qū)。
12. NLTK
收藏:9300,提交:13990,貢獻(xiàn)者:319
開(kāi)源的Python模塊、數(shù)據(jù)集和教程,支持自然語(yǔ)言處理方面的研究和開(kāi)發(fā)。
13. Datasets (Huggingface開(kāi)發(fā))
收藏:4300,提交:568,貢獻(xiàn)者:64
在PyTorch、TensorFlow、NumPy和Pandas中為自然語(yǔ)言處理等提供快速、高效、開(kāi)放的數(shù)據(jù)集和評(píng)估指標(biāo)。
14. Tokenizers(Huggingface開(kāi)發(fā))
收藏:3800,提交:1252,貢獻(xiàn)者:30
為研究和生產(chǎn)而優(yōu)化的最先進(jìn)快速標(biāo)記器
15. Transformers(Huggingface開(kāi)發(fā))
收藏:3500,提交:5480,貢獻(xiàn)者:585
用于Pytorch和TensorFlow 2.0的最先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理。
16. Stanza
收藏:4800,提交:1514,貢獻(xiàn)者:19
用于許多人類語(yǔ)言的斯坦福自然語(yǔ)言Python官方庫(kù)
17. TextBlob
收藏:7300,提交:542,貢獻(xiàn)者:24
簡(jiǎn)單、Python式的、具有文本處理—情緒分析、詞性標(biāo)注、名詞短語(yǔ)提取、翻譯等等功能。
收藏:1800人,提交:442人,貢獻(xiàn)者:15人
用于PyTorch自然語(yǔ)言處理的基本工具
19. Textacy
收藏:1500人,提交:1324人,貢獻(xiàn)者:23人
用于執(zhí)行各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)的Python庫(kù),建立在高性能spaCy庫(kù)的基礎(chǔ)上。
20. Finetune
收藏: 626, 提交: 1405, 貢獻(xiàn)者: 13
允許用戶利用最先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練的自然語(yǔ)言處理模型來(lái)完成各種下游任務(wù)。
21. TextHero
收藏: 1900, 提交: 266, 貢獻(xiàn)者: 17
從頭開(kāi)始,數(shù)量用于文本預(yù)處理、表示和可視化。
22. Spark NLP
收藏: 1700, 提交: 4363, 貢獻(xiàn)者:50
Spark NLP是一個(gè)建立在Apache Spark ML之上的自然語(yǔ)言處理庫(kù)。
23. GluonNLP
收藏: 2200, 提交: 712, 貢獻(xiàn)者: 72
GluonNLP是一個(gè)工具包,可以輕松實(shí)現(xiàn)文本預(yù)處理、數(shù)據(jù)集加載和神經(jīng)模型構(gòu)建,幫助你加快自然語(yǔ)言處理(NLP)研究。
24. Pillow
收藏:7800,提交:10799,貢獻(xiàn)者:303
Pillow是很不錯(cuò)的Python成像庫(kù)分叉。
25. OpenCV
收藏:49600,提交:29453,貢獻(xiàn)者:1234
開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)
26. scikit-image
收藏:4000,提交:12352,貢獻(xiàn)者:403
Python中的圖像處理
27. Mahotas
收藏:644人,提交:1273人,貢獻(xiàn)者:25人
快速計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法庫(kù)(為了提高速度,全部用C++實(shí)現(xiàn)),在numpy數(shù)組上運(yùn)行。
28. Simple-CV
收藏:2400人,提交:2625人,貢獻(xiàn)者:69人
開(kāi)源機(jī)器視覺(jué)框架,使用OpenCV和Python編程語(yǔ)言。
29. GluonCV
收藏:4300,提交:774,貢獻(xiàn)者:101
提供了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最先進(jìn)的(SOTA)深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)現(xiàn)。
30. Torchvision
收藏:7500,提交:1286,貢獻(xiàn)者:334
軟件包包括流行的數(shù)據(jù)集、模型架構(gòu)和用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的常見(jiàn)圖像轉(zhuǎn)換。
結(jié)語(yǔ):
以上就是30個(gè)你值得了解的用于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的頂級(jí)Python庫(kù),希望能對(duì)你有所幫助。
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