关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库
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再次感謝艾哈邁德·阿尼斯（Ahmed Anis）為收集這些數據做出的貢獻，并感謝KDnuggets的其他工作人員的意見，見解和建議。
作者 /?Matthew Mayo
原文鏈接 / https://www.kdnuggets.com/2020/11/top-python-libraries-deep-learning-natural-language-processing-computer-vision.html
請注意，下面是由Gregory Piatetsky繪制的圖示，并按類型標表示了每個庫，按星標和貢獻者對其進行繪制，它的符號大小則是以該庫在Github上的提交次數的對數表示。
圖1：用于深度學習、自然語言處理和計算機視覺的頂級Python庫
由星級和貢獻者數量繪制；按提交的對數表示相對大小
那么，廢話少說，下面是就是由KDnuggets員工精心挑選出來，可用于深度學習、自然語言處理和計算機視覺的30個頂級Python庫。
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1.?TensorFlow（https://github.com/tensorflow/tensorflow）
：149000，提交數：97741，貢獻者：2754
TensorFlow是一個用于機器學習的端到端的開源平臺。它具備著全面綜合的、靈活的工具、庫和社區資源生態系統，可以幫助研究人員去推動機器學習先進的技術的發展，并讓開發人員可以輕松地構建和部署基于機器學習的應用程序。
2.?Keras（https://github.com/keras-team/keras）
：50000，提交數：5349，貢獻者：864
Keras是一個用Python編寫的深度學習API，其運行于機器學習的頂級平臺TensorFlow之上。
3.?PyTorch（https://github.com/pytorch/pytorch）
：43200，提交數：30696，貢獻者：1619
具有強大GPU加速，和使用Python實現的張量和動態神經網絡。
4.?fastai（https://github.com/fastai/fastai）
：19800，提交數：1450，貢獻者：607
通過利用當下最佳的技術實踐，fastai極快地簡化了訓練過程，并加速了神經網絡。
5.?PyTorch Lightning
（https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning）
：9600，提交數：3594，貢獻者：317
針對于高性能人工智能研究的封裝輕量級PyTorch。可以縮小你的模型，而不是提供小的樣板。
6.?JAX（https://github.com/google/jax）
：10000，提交數：5708，貢獻者：221
Python+NumPy程序的可組合轉換:區分，向量化，在GPU/TPU上的JIT，等等。
7.?MXNet（https://github.com/apache/incubator-mxnet）
：19100，提交數：11387，貢獻者：839
帶有動態和突變感知的數據流管理調度程序的輕量、便捷、靈活的分布式/移動機器學習庫：支持Python、R、Julia、Scala、Go、JavaScript等等。
8.?Ignite（https://github.com/pytorch/ignite）
：3100，提交數：747，貢獻者：112
高級庫，可以幫助培訓和評估神經網絡在PyTorch中實現靈活和透明的使用。
自然語言處理
9.?FastText（https://github.com/facebookresearch/fastText）
：21700，提交數：379，貢獻者：47
fastText是一個可以用來高效學習單詞表意和句子分類的庫。
10.?spaCy（https://github.com/explosion/spaCy）
：17400，提交數：11628，貢獻者 482
用來實現工業級自然語言處理(NLP)，通過使用Python和Cython。
11.?gensim（https://github.com/RaRe-Technologies/gensim）
：11200，提交數：4024，貢獻者：361
Gensim是一個Python庫，用于主題建模、文檔索引和相似度檢索，具有大型語料庫。目標受眾是自然語言處理(NLP)和信息檢索(IR)社區。
12.?NLTK（https://github.com/nltk/nltk）
：9300，提交數：13990，貢獻者：319
NLTK——自然語言工具箱——是一套開源Python模塊、數據集和教程，用于針對支持自然語言處理方面的研究和開發。
13.?Datasets (Huggingface)
（https://github.com/huggingface/datasets）
：4300，提交數: 568，貢獻者：64
用于自然語言處理的，使用PyTorch, TensorFlow, NumPy和Pandas的工具，具有快速，高效，開放訪問的數據集和自然語言處理評估指標。
14.?Tokenizers (Huggingface)
（https://github.com/huggingface/tokenizers）
：3800，提交數：1252，貢獻者：30
為研究和生產優化的快速、頂級的分詞器。
15.?Transformers (Huggingface)
（https://github.com/huggingface/transformers）
：3500，提交數：5480，貢獻者：585
transformer:針對 Pytorch和TensorFlow 2.0的最頂級的自然語言處理庫。
16.?Stanza（https://github.com/stanfordnlp/stanza/）
：4800，提交數：1514，貢獻者：19
針對許多人類語言的正式標準NLP Python庫。
17.?TextBlob（https://github.com/sloria/textblob）
：7300，提交數：542，貢獻者：24
簡單、python風格、文本處理——情感分析、詞性標記、名詞短語提取、翻譯等等。
18.?PyTorch-NLP
（https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP）
：1800，提交數：442，貢獻者：15
PyTorch自然語言處理(NLP)的基本工具。
19.?Textacy（https://github.com/chartbeat-labs/textacy）
：1500，提交數：1324，貢獻者：23
一個Python庫，用于執行各種自然語言處理(NLP)任務，構建在一個高性能spaCy庫之上。
20.?Finetune（https://github.com/IndicoDataSolutions/finetune）
：626，提交數：1405，貢獻者：13
Finetune是一個庫，它允許用戶利用最先進的預訓練的NLP模型來執行廣泛的下游任務。
21.?TextHero（https://github.com/jbesomi/texthero）
：1900，提交數：266，貢獻者：17
文本預處理，表示和可視化，從零到精通。
22.?Spark NLP（https://github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp）
：1700，提交數：4363，貢獻者：50
Spark NLP是一個構建在Apache Spark ML之上的自然語言處理庫。
23.?GluonNLP（https://github.com/dmlc/gluon-nlp）
：2200，提交數：712，貢獻者：72
GluonNLP是一個工具包，它支持簡單的文本預處理、數據集加載和神經模型構建，以幫助您加快自然語言處理(NLP)研究。
計算機視覺
24.?Pillow（https://github.com/python-pillow/Pillow）
：7800，提交數：10799，貢獻者：303
Pillow是對用戶十分友好的PIL分支。PIL是Python的圖像庫。
25.?OpenCV（https://github.com/opencv/opencv）
：49600，提交數：29453，貢獻者：1234
開源計算機視覺庫。
26.?scikit-image（https://github.com/scikit-image/scikit-image）
：4000，提交數：12352，貢獻者：403
python中的圖像處理。
27.?Mahotas（https://github.com/luispedro/mahotas）
：644，提交數：1273，貢獻者：25
Mahotas是個包含了最快的計算機視覺算法（所有算法用C++實現保證運行速度）的庫，針對numpy數組運行。
28.?Simple-CV（https://github.com/sightmachine/simplecv）
：2400，提交數：2625，貢獻者：69
SimpleCV是一個開源機器視覺框架，使用OpenCV和Python編程語言。
29.?GluonCV（https://github.com/dmlc/gluon-cv）
：4300，提交數：774，貢獻者：101
GluonCV提供了計算機視覺中最先進(SOTA)深度學習模型的實現。
30.?Torchvision（https://github.com/pytorch/vision）
：7500，提交數：1286，貢獻者：334
torchvision包由流行的數據集、模型架構和用于計算機視覺中常見的圖像轉換方法組成。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的关于深度学习、NLP和计算机视觉的30个顶级Python库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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