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收藏！2024 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台_序列大数据的智能计算开源项目(5)_ai 开源项目

作者：酷酷是懒虫 | 2024-08-11 16:05:37

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ai 开源项目

三、Accord.NET star 3.7k fork 1.7k

Accord.NET Framework 是一个.NET 机器学习框架，结合了完全用 C＃编写的音频和图像处理库（http://accord-framework.net/）。

它可用于构建生产级计算机视觉、计算机试听、信号处理和统计应用程序甚至用于商业用途的完整框架，并为.NET 的应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。

GitHub 地址：

https://github.com/accord-net/framework

II . 适用于深度学习的工具

TensorFlow 2019 年相关数据

四、TensorFlow star 141k fork 79.8k

TensorFlow 是用于机器学习的端到端开源平台（https://tensorflow.org），也是 2019 年度 GitHub 上最受欢迎的项目。

它具有工具、库、社区资源全面且灵活的生态系统，提供稳定的 Python 和 C ++ API，以及其他语言的非保证向后兼容 API；能够帮助开发者们在 ML 领域的研究与发展，并使开发人员轻松构建和部署 ML 支持的应用程序。

GitHub 地址：

https://github.com/tensorflow/tensorflow

五、PyTorch star 35.8k fork 9k

作为 TensorFlow 强有力竞争对手的 PyTorch，也是目前较为主流的深度学习工具之一。

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，提供了两个高级功能，包括：具有强有力的 GPU 加速度的张量计算（如 NumPy），以及基于磁带自动调整系统构建的深度神经网络；可加快从研究原型到生产部署的过程。

此前，OpenAI 官方宣布了「全面转向 PyTorch」的消息，计划将自家平台的所有框架统一为 PyTorch，也进一步体现了 PyTorch 在深度学习方面的潜力。

GitHub 地址：

https://github.com/pytorch/pytorch

六、MXNET star 18.4k fork 6.5k

MXNet 是一个功能齐全，可编程和可扩展的深入学习框架，支持最先进的深入学习模式（https://mxnet.apache.org/）。

MXNet 提供了混合编程模型（命令式和声明式）和大量编程语言的代码（包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript）的能力，是一个易安装易上手的开源深度学习工具，它提供了一个 python 接口 gluon，能够让开发者迅速搭建起神经网络，并进行高效训练。

GitHub 地址：

https://github.com/apache/incubator-mxnet

七、Sonnet star 8.1k fork 1.2k

Sonnet 是由 DeepMind 发布的，在 TensorFlow 上用于构建复杂神经网络的开源库。

Sonnet 主要用于让 DeepMind 开发的其它模型更容易共享，Sonnet 可以在内部的其它子模块中编写模块，或者在构建新模块时传递其它模型作为参数；同时，Sonnet 提供实用程序来处理这些任意层次结构，以便于使用不同的 RNN 进行实验，整个过程无需繁琐的代码改写。

GitHub 地址：

https://github.com/deepmind/sonnet

八、DL4J star 11.5k fork 4.8k

DL4J 是采用 java 和 jvm 编写的开源深度学习库，支持各种深度学习模型。DL4J 最重要的特点是支持分布式，可以在 Spark 和 Hadoop 上运行，它支持分布式 CPU 和 GPU 运行，并可以利用 Spark 在多台服务器多个 GPU 上开展分布式的深度学习模型训练，让模型运行更快。

DL4J 的基本特性包括：DL4J 中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算；整个过程由 Hadoop 和 Spark 架构支持；使用 Java 允许开发者在 Android 设备的程序开发周期中使用。

GitHub 地址：

https://github.com/eclipse/deeplearning4j

III . 适用于强化学习的工具

九、Gym star 19.6k fork 5.5k

Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具（https://gym.openai.com/）。

它无需对 agent 的先验知识，并且采用 python 作为主要开发语言，因此可以简单的和 TensorFlow 等深度学习库进行开发集成，同时直观的将学习结果用画面直观的展示出来。Gym 库中包含许多可以用于制定强化学习算法的测试问题（即环境），这些环境有共享接口，允许编写通用的算法。

GitHub 地址：

https://github.com/openai/gym

十、Dopamine star 8.7k fork 1.1k

一款基于 Tensorflow 的框架，旨在为新手和经验丰富的强化学习研究人员提供兼具灵活性、稳定性和可重复性的新工具。

该框架的灵感来源于大脑中奖励-动机行为的主要成分「多巴胺受体」，这反映了神经科学与强化学习研究之间的强大的历史联系，是一个强化学习算法快速原型的研究框架。

GitHub 地址：

https://github.com/google/dopamine

十一、ReAgent star 2.4k fork 312

Facebook 推出的一个构建决策推理系统的模块化端到端平台，用于推理系统（强化学习、上下文管理等）, 可以显著简化推理模型构建过程。

ReAgent 由三部分组成：生成决策并接收决策反馈的模型、用于评估新模型部署前性能的模块及快速迭代的服务平台。同时，ReAgent 也是创建基于 AI 的推理系统的最全面、模块化开源平台，并且是第一个包含策略评估的平台，将会加速相关决策系统的部署。

GitHub 地址：

https://github.com/facebookresearch/ReAgent

十二、Tensorlayer star 5.9k fork 1.3k

这是一个面向科学家的深度学习和强化学习库。TensorLayer 由底层到上层可以分为三大模块：神经网络模块、工作流模块、应用模块。

与 Keras 和 Pytorch 相比，TensorLayer 提高了神经网络模块的抽象化设计，同时实现了降低使用现有层和开发新层的工作量。

GitHub 地址：

https://github.com/tensorlayer/tensorlayer

IV . 适用于自然语言处理的工具

十三、BERT star 21.3k fork 5.8k

BERT 是一个基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型，用于对大量未标记的文本数据进行预训练，以学习一种语言表示形式，这种语言表示形式可用于对特定机器学习任务进行微调。

BERT 被称为是 NLP 领域中里程碑的进展；目前，BERT 也是 NLP 深度学习中的重要组成部分，很多之后的自然语言处理模型都是在此基础上优化与改进而得。

GitHub 地址：

https://github.com/google-research/bert

十四、Transformers star 21.7k fork 4.8k

Transformers 是神经机器翻译中使用的一种神经网络，它主要涉及将输入序列转换为输出序列的任务，这些任务包括语音识别和文本转换语音。

这类任务需要「记忆」，下一个句子必须与前一个句的上下文相关联（这是相当关键的），以免丢失重要的信息。通过将 attention 应用到正在使用的单词上，则可以解决当句子太长的时，RNN 或 CNN 无法跟踪上下文和内容的问题。

GitHub 地址：

https://github.com/huggingface/transformers

十五、AllenNLP star 8k fork 1.7k

一个基于 PyTorch 的 NLP 研究库，利用深度学习来进行自然语言理解，通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现，能轻松快速地帮助研究员构建新的语言理解模型。

AllenNLP 能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何 NLP 问题，通过利用一些基础组件，你可以轻松地在云端或是你自己的笔记本上跑模型。

GitHub 地址：

https://github.com/allenai/allennlp

十六、flair star 8.1k fork 1k

一款简单易用的 Python NLP 库，允许将当前最优自然语言处理（NLP）模型应用于文本，如命名实体识别（NER）、词性标注（PoS）、词义消歧和分类。

Flair 基于 Pytorch 的 NLP 框架，它的接口相对更简单，允许用户使用和结合不同的词嵌入和文档嵌入，包括 Flair 嵌入、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入。

GitHub 地址：

https://github.com/flairNLP/flair

十七、spaCy star 15.7k fork 2.8k

这是一个具有工业强度级的 Python 自然语言处理工具包。

它已经成为 Python 中最广泛使用的工业级自然语言库之一，它提供了当前最佳的准确性和效率，并且有一个活跃的开源社区支持。

GitHub 地址：

https://github.com/explosion/spaCy

十八、fastText star 20.5k fork 3.9k

FastText 是 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）开源的一个文本处理库，他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库，用于高效文本分类和表示学习。

fastText 的核心是使用「词袋」的方式，不管文字的顺序；但它不是线性的，而是使用分层分类器来将时间复杂度降低到对数级别，并且在具有更高分类数量的大数据集上更高效。

GitHub 地址：

https://github.com/facebookresearch/fastText

V . 适用于语音识别的工具

十九、Kaldi star 8.2k fork 3.7k

Kaldi 是目前使用广泛的开发语音识别应用的框架。

该语音识别工具包使用了 C ++编写，研究开发人员利用 Kaldi 可以训练出语音识别神经网路模型，但如果需要将训练得到的模型部署到移动端设备上，通常需要大量的移植开发工作。

GitHub 地址：

https://github.com/kaldi-asr/kaldi

二十、DeepSpeech star 13k fork 2.4k

DeepSpeech 是一个开源语音转文本引擎，使用基于百度深度语音研究论文的机器学习技术训练的模型。其中，该项目运用到了 Google 的 TensorFlow 来简化实施过程。

GitHub 地址：

https://github.com/mozilla/DeepSpeech

二十一、wav2letter star 4.8k fork 770

这是由 Facebook 人工智能研究院发布的首个全卷积自动语音识别工具包，它是一个简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统。

wav2letter 的核心设计基于三个关键原则，包括：实现在包含成千上万小时语音数据集上的高效模型训练；简单可扩展模型，可以接入新的网络架构、损失函数以及其他语音识别系统中的核心操作；以及平滑语音识别模型从研究到生产部署的过渡。

GitHub 地址：

https://github.com/facebookresearch/wav2letter

VI . 适用于计算机视觉的工具

二十二、YOLO star 16.2k fork 10.4k

YOLO 是当前深度学习领域解决图像检测问题最先进的实时系统。在检测过程中，YOLO 首先将图像划分为规定的边界框，然后对所有边界框并行运行识别算法，来确定物体所属的类别。确定类别之后，YOLO 再智能地合并这些边界框，在物体周围形成最优边界框。

这些步骤全部并行进行，因此 YOLO 能够实现实时运行，并且每秒处理多达 40 张图像。据官网显示，在 Pascal Titan X 上，它以 30 FPS 的速度处理图像，并且在 COCO 测试开发中的 mAP 为 57.9％。

GitHub 地址：

https://github.com/allanzelener/YAD2K

二十三、OpenCV star 41.9k fork 32.4k

OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库（https://opencv.org），被称为 CV 领域开发者与研究者的必备工具包。

这是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。其最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此开发者无需了解各个模型的原理就能用 API 构建视觉任务。它具备 C++、Python 和 Java 接口，支持 Windows、Linux、Mac OS、iOS 和 Android 系统。

GitHub 地址：

https://github.com/opencv/opencv

二十四、Detectron2 star 7.7k fork 1.4k

Detectron2 则是 PyTorch 1.3 中一重大新工具，它源于 maskrcnn 基准测试，也是对先前版本 detectron 的一次彻底重写。

Detectron2 通过全新的模块化设计，变得更灵活且易于扩展，它能够在单个或多个 GPU 服务器上提供更快速的训练速度，包含了更大的灵活性与扩展性，并增强了可维护性和可伸缩性，以支持在生产中的用例。

GitHub 地址：

https://github.com/facebookresearch/detectron2

二十五、OpenPose star 15.9k fork 4.7k

OpenPose 人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以 caffe 为框架开发的开源库。

它可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，很多人体姿态估计实例都是基于它实现，如动作采集、3D 试衣、绘画辅助等。

GitHub 地址：

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

二十六、facenet star 10k fork 4.1k

FaceNet 采用了深度卷积神经网络（CNN）学习将图像映射到欧式空间，也被称为通用人脸识别系统。

该系统可从人脸中提取高质量的特征，称为人脸嵌入（face embeddings），可用于训练人脸识别系统，从而实现对人脸的验证。它在 LFW 数据集上测试的准确率达到了 99.63%，在 YouTube Faces DB 数据集上准确率为 95.12%。

GitHub 地址：

https://github.com/davidsandberg/facenet

VII . 适用于分布式训练的工具

二十七、Spark MLlib star 25.1k fork 21.1k

Spark 是一个开源集群运算框架，也是现在大数据领域热门开源软件之一（https://spark.apache.org/mllib/）。

由于 Spark 使用了内存内运算技术，它在内存上的运算速度比 Hadoop MapReduce 的运算速度快上 100 倍；这也使得 Spark MLlib 分布式计算框架运行非常高效、快速。它可以实现大部分机器学习，如：聚类、分类、回归等算法，并允许将数据加载至集群内存，多次对其进行查询，所以非常适合用于机器学习算法。

GitHub 地址：

https://github.com/apache/spark

二十八、Mahout star 1.8k fork 930

Mahout 是一个分布式线性代数框架，用于快速创建可扩展的高性能机器学习应用程序（http://mahout.apache.org/ ）。

Mahout 框架长期以来一直与 Hadoop 绑定，但它的许多算法也可以在 Hadoop 之外运行。它允许多种算法可以跨越分布式 Spark 群集上运行，并且支持 CPU 和 GPU 运行。

GitHub 地址：

https://github.com/apache/mahout

二十九、Horovod star 8.5k fork 1.3k

这是由 Uber 开源的一个跨多台机器的分布式深度学习的 TensorFlow 训练框架，可以使分布式深度学习快速且易于使用。

据介绍，Horovod 让开发人员只需几行代码就可以完成任务。这不仅加快了初始修改过程，而且进一步简化了调试。考虑到深度学习项目的高度迭代性，这也可以节省大量时间。除此之外，它还结合了高性能和修补低级模型细节的能力，例如：同时使用高级 api，并使用 NVIDIA 的 CUDA 工具包实现自己的自定义操作符。

GitHub 地址：

https://github.com/horovod/horovod

三十、Dask star 6.2k fork 994

当开发者需要并行化到多核时，可以用 Dask 来将计算扩展到多个内核甚至多个机器。

Dask 提供了 NumPy Arrays，Pandas Dataframes 和常规列表的抽象，能够在无法放入主内存的数据集上并行运行。对大型数据集来说，Dask 的高级集合是 NumPy 和 Pandas 的替代方案。

GitHub 地址：

https://github.com/dask/dask

三十一、Ray star 10.3k fork 1.5k

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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