【Python】关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库

作者 / Matthew Mayo

原文链接 / https://www.kdnuggets.com/202...

请注意,下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示,并按类型标表示了每个库,按星标和贡献者对其进行绘制,它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。

【Python】关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库

图1:用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库

由星级和贡献者数量绘制;按提交的对数表示相对大小

那么,废话少说,下面是就是由KDnuggets员工精心挑选出来,可用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的30个顶级Python库。

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深度学习

1. TensorFlow(https://github.com/tensorflow...)

星标:149000,提交数:97741,贡献者:2754

TensorFlow是一个用于机器学习的端到端的开源平台。它具备着全面综合的、灵活的工具、库和社区资源生态系统,可以帮助研究人员去推动机器学习先进的技术的发展,并让开发人员可以轻松地构建和部署基于机器学习的应用程序。


2. Keras(https://github.com/keras-team...)

星标:50000,提交数:5349,贡献者:864

Keras是一个用Python编写的深度学习API,其运行于机器学习的顶级平台TensorFlow之上。


3. PyTorch(https://github.com/pytorch/py...)

星标:43200,提交数:30696,贡献者:1619

具有强大GPU加速,和使用Python实现的张量和动态神经网络。


4. fastai(https://github.com/fastai/fastai)

星标:19800,提交数:1450,贡献者:607

通过利用当下最佳的技术实践,fastai极快地简化了训练过程,并加速了神经网络。


5. PyTorch Lightning

(https://github.com/PyTorchLig...)

星标:9600,提交数:3594,贡献者:317

针对于高性能人工智能研究的封装轻量级PyTorch。可以缩小你的模型,而不是提供小的样板。


6. JAX(https://github.com/google/jax)

星标:10000,提交数:5708,贡献者:221

Python+NumPy程序的可组合转换:区分,向量化,在GPU/TPU上的JIT,等等。


7. MXNet(https://github.com/apache/inc...)

星标:19100,提交数:11387,贡献者:839

带有动态和突变感知的数据流管理调度程序的轻量、便捷、灵活的分布式/移动机器学习库:支持Python、R、Julia、Scala、Go、JavaScript等等。


8. Ignite(https://github.com/pytorch/ig...)

星标:3100,提交数:747,贡献者:112

高级库,可以帮助培训和评估神经网络在PyTorch中实现灵活和透明的使用。

自然语言处理

9. FastText(https://github.com/facebookre...)

星标:21700,提交数:379,贡献者:47

fastText是一个可以用来高效学习单词表意和句子分类的库。


10. spaCy(https://github.com/explosion/...)

星标:17400,提交数:11628,贡献者 482

用来实现工业级自然语言处理(NLP),通过使用Python和Cython。


11. gensim(https://github.com/RaRe-Techn...)

星标:11200,提交数:4024,贡献者:361

Gensim是一个Python库,用于主题建模、文档索引和相似度检索,具有大型语料库。目标受众是自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)社区。


12. NLTK(https://github.com/nltk/nltk)

星标:9300,提交数:13990,贡献者:319

NLTK——自然语言工具箱——是一套开源Python模块、数据集和教程,用于针对支持自然语言处理方面的研究和开发。


13. Datasets (Huggingface)

(https://github.com/huggingfac...)

星标:4300,提交数: 568,贡献者:64

用于自然语言处理的,使用PyTorch, TensorFlow, NumPy和Pandas的工具,具有快速,高效,开放访问的数据集和自然语言处理评估指标。


14. Tokenizers (Huggingface)
(https://github.com/huggingfac...)

星标:3800,提交数:1252,贡献者:30

为研究和生产优化的快速、顶级的分词器。


15. Transformers (Huggingface)

(https://github.com/huggingfac...)

星标:3500,提交数:5480,贡献者:585

transformer:针对 Pytorch和TensorFlow 2.0的最顶级的自然语言处理库。


16. Stanza(https://github.com/stanfordnl...)

星标:4800,提交数:1514,贡献者:19

针对许多人类语言的正式标准NLP Python库。


17. TextBlob(https://github.com/sloria/tex...)

星标:7300,提交数:542,贡献者:24

简单、python风格、文本处理——情感分析、词性标记、名词短语提取、翻译等等。


18. PyTorch-NLP

(https://github.com/PetrochukM...)

星标:1800,提交数:442,贡献者:15

PyTorch自然语言处理(NLP)的基本工具。


19. Textacy(https://github.com/chartbeat-...)

星标:1500,提交数:1324,贡献者:23

一个Python库,用于执行各种自然语言处理(NLP)任务,构建在一个高性能spaCy库之上。


20. Finetune(https://github.com/IndicoData...)

星标:626,提交数:1405,贡献者:13

Finetune是一个库,它允许用户利用最先进的预训练的NLP模型来执行广泛的下游任务。


21. TextHero(https://github.com/jbesomi/te...)

星标:1900,提交数:266,贡献者:17

文本预处理,表示和可视化,从零到精通。


22. Spark NLP(https://github.com/JohnSnowLa...)

星标:1700,提交数:4363,贡献者:50

Spark NLP是一个构建在Apache Spark ML之上的自然语言处理库。


23. GluonNLP(https://github.com/dmlc/gluon...)

星标:2200,提交数:712,贡献者:72

GluonNLP是一个工具包,它支持简单的文本预处理、数据集加载和神经模型构建,以帮助您加快自然语言处理(NLP)研究。

计算机视觉

24. Pillow(https://github.com/python-pil...)

星标:7800,提交数:10799,贡献者:303

Pillow是对用户十分友好的PIL分支。PIL是Python的图像库。


25. OpenCV(https://github.com/opencv/opencv)

星标:49600,提交数:29453,贡献者:1234

开源计算机视觉库。


26. scikit-image(https://github.com/scikit-ima...)

星标:4000,提交数:12352,贡献者:403

python中的图像处理。


27. Mahotas(https://github.com/luispedro/...)

星标:644,提交数:1273,贡献者:25

Mahotas是个包含了最快的计算机视觉算法(所有算法用C++实现保证运行速度)的库,针对numpy数组运行。


28. Simple-CV(https://github.com/sightmachi...)

星标:2400,提交数:2625,贡献者:69

SimpleCV是一个开源机器视觉框架,使用OpenCV和Python编程语言。


29. GluonCV(https://github.com/dmlc/gluon-cv)

星标:4300,提交数:774,贡献者:101

GluonCV提供了计算机视觉中最先进(SOTA)深度学习模型的实现。


30. Torchvision(https://github.com/pytorch/vi...)

星标:7500,提交数:1286,贡献者:334

torchvision包由流行的数据集、模型架构和用于计算机视觉中常见的图像转换方法组成。

以上是 【Python】关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库 的全部内容, 来源链接: utcz.com/a/84793.html

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