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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2020-12-15 15:11 |
譯者：AI研習(xí)社（話左）
雙語(yǔ)原文鏈接：Top Python Libraries for Deep Learning, Natural Language Processing & Computer Vision
請(qǐng)注意，下面的圖示由Gregory Piatetsky繪制，每個(gè)庫(kù)都有其類(lèi)別，按星標(biāo)和貢獻(xiàn)者對(duì)其進(jìn)行繪制，符號(hào)大小則以該庫(kù)在Github上的提交次數(shù)的對(duì)數(shù)表示。
圖1：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)
按星級(jí)和貢獻(xiàn)者數(shù)量繪制；按提交數(shù)的對(duì)數(shù)表示相對(duì)大小
那么事不宜遲 ，下面就是由KDnuggets員工精心挑選的30個(gè)可用于深度學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)Python庫(kù)。
星標(biāo)：149000，提交數(shù)：97741，貢獻(xiàn)者：754
TensorFlow是針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的端對(duì)端開(kāi)源平臺(tái)。它具備綜合靈活的工具、庫(kù)和社區(qū)資源，可以幫助研究者推動(dòng)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展以及開(kāi)發(fā)者更輕松地開(kāi)發(fā)和發(fā)布由機(jī)器學(xué)習(xí)支持的應(yīng)用。
星標(biāo)：50000，提交數(shù)：5349，貢獻(xiàn)者：864
Keras是由python編寫(xiě)的機(jī)器學(xué)習(xí)API，其運(yùn)行在機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)平臺(tái)TensorFlow上。
星標(biāo)：43200，提交數(shù)：30696，貢獻(xiàn)者：1619
使用Python實(shí)現(xiàn)的張量和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并帶有強(qiáng)大的GPU加速。
星標(biāo)：19800，提交數(shù)：1450，貢獻(xiàn)者：607
通過(guò)利用當(dāng)下最佳的技術(shù)實(shí)踐，fastai極快地簡(jiǎn)化了訓(xùn)練過(guò)程也加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
星標(biāo)：9600，提交數(shù)：3594，貢獻(xiàn)者：317
針對(duì)高性能AI研究的封裝輕量版PyTorch?？煽s小你的模型，而不是提供小的樣板。
星標(biāo)：10000，提交數(shù)：5708，貢獻(xiàn)者：221
Python+NumPy程序的組合變換：區(qū)分、向量化、在GPU/TPU上的JIT等等。
星標(biāo)：19100，提交數(shù)：11387，貢獻(xiàn)者：839
帶有動(dòng)態(tài)和突變感知的數(shù)據(jù)流管理調(diào)度程序的輕量、便捷、靈活的分布式/移動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)：支持Python、R、Julia、Scala、Go、JavaScript等等。
星標(biāo)：3100，提交數(shù)：747，貢獻(xiàn)者：112
可靈活透明地訓(xùn)練評(píng)估PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)別庫(kù)。
9. FastText
星標(biāo)：21700，提交數(shù)：379，貢獻(xiàn)者：47
fastText是一個(gè)可高效學(xué)習(xí)單詞表意和句子分類(lèi)的庫(kù)。
10. spaCy
星標(biāo)：17400，提交數(shù)：11628，貢獻(xiàn)者：482
使用Python和Cython實(shí)現(xiàn)的工業(yè)級(jí)自然語(yǔ)言處理庫(kù)（NLP）
11. gensim
星標(biāo)：11200，提交數(shù)：4024，貢獻(xiàn)者：361
gensim通過(guò)使用大型語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行主題建模、文檔索引和相似性檢索。目標(biāo)受眾是自然語(yǔ)言處理（NLP）和信息檢索（IR）社區(qū)
12. NLTK
星標(biāo)：9300，提交數(shù)：13990，貢獻(xiàn)者：319
NLTK——自然語(yǔ)言工具箱——是一整套針對(duì)自然語(yǔ)言處理研究和開(kāi)發(fā)的開(kāi)源Python模塊、數(shù)據(jù)集和教程
星標(biāo)：4300，提交數(shù)：568，貢獻(xiàn)者：64
用于自然語(yǔ)言處理的使用PyTorch，TensorFlow，NumPy和Pandas工具的快速，高效，開(kāi)放式數(shù)據(jù)集和評(píng)估指標(biāo)
星標(biāo)：3800，提交數(shù)：1252，貢獻(xiàn)者：30
針對(duì)研究和生產(chǎn)的快速頂級(jí)的分詞器
星標(biāo)：3500，提交數(shù)：5480，貢獻(xiàn)者：585
Transformers：針對(duì)Pytorch和TensorFlow 2.0 的頂級(jí)自然語(yǔ)言處理庫(kù)
16. Stanza
星標(biāo)：4800，提交數(shù)：1514，貢獻(xiàn)者：19
針對(duì)很多人類(lèi)語(yǔ)言的正式標(biāo)準(zhǔn)NLP Python庫(kù)
17. TextBlob
星標(biāo)：7300，提交數(shù)：542，貢獻(xiàn)者：24
簡(jiǎn)單，Python風(fēng)格，文本處理-情感分析，詞性標(biāo)記，名詞短語(yǔ)提取，翻譯等等。
18. PyTorch-NLP
星標(biāo)：1800，提交數(shù)：442，貢獻(xiàn)者：15
用于PyTorch自然語(yǔ)言處理（NLP）的基礎(chǔ)實(shí)用工具
19. Textacy
星標(biāo)：1500，提交數(shù)：1324，貢獻(xiàn)者：23
用于執(zhí)行各種自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)的Python庫(kù)，構(gòu)建在一個(gè)高性能spaCy庫(kù)之上。
20. Finetune
星標(biāo)：626，提交數(shù)：1405，貢獻(xiàn)者：13
Finetune是一個(gè)庫(kù)，它允許用戶利用最新的預(yù)訓(xùn)練NLP模型來(lái)執(zhí)行各種下游任務(wù)。
21. TextHero
星標(biāo)：1900，提交數(shù)：266，貢獻(xiàn)者：17
文本預(yù)處理、表示和可視化，從零到精通。
22. Spark NLP
星標(biāo)：1700，提交數(shù)：4363，貢獻(xiàn)者：50
Spark NLP是建立在Apache Spark ML之上的自然語(yǔ)言處理庫(kù)。
23. GluonNLP
星標(biāo)：2200，提交數(shù)：712，貢獻(xiàn)者：72
GluonNLP這個(gè)工具包，可簡(jiǎn)化文本預(yù)處理，數(shù)據(jù)集加載和神經(jīng)模型構(gòu)建，以幫助您加快對(duì)自然語(yǔ)言處理（NLP）的研究。
24. Pillow
星標(biāo)：7800，提交數(shù)：10799，貢獻(xiàn)者：303
Pillow是個(gè)對(duì)用戶十分友好的PIL分支。PIL是Python圖像庫(kù)
25. OpenCV
星標(biāo)：49600，提交數(shù)：29453，貢獻(xiàn)者：1234
開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)
26. scikit-image
星標(biāo)：4000，提交數(shù)：12352，貢獻(xiàn)者：403
用Python做圖像處理
27. Mahotas
星標(biāo)：644，提交數(shù)：1273，貢獻(xiàn)者：25
Mahotas是個(gè)包含了最快的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法（所有算法用C++實(shí)現(xiàn)保證運(yùn)行速度）的庫(kù)，針對(duì)numpy數(shù)組運(yùn)行
28. Simple-CV
星標(biāo)：2400，提交數(shù)：2625，貢獻(xiàn)者：69
SimpleCV是一個(gè)針對(duì)開(kāi)源機(jī)器視覺(jué)的架構(gòu)，使用了OpenCV和Python編程語(yǔ)言。
29. GluonCV
星標(biāo)：4300，提交數(shù)：774，貢獻(xiàn)者：101
GluonCV提供了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最先進(jìn)（SOTA）的深度學(xué)習(xí)模型。
30. Torchvision
星標(biāo)：7500，提交數(shù)：1286，貢獻(xiàn)者：334
Torchvision包包含了流行的數(shù)據(jù)集、模型架構(gòu)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的圖像轉(zhuǎn)換方法。
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