开源项目 TensorFlow，PyTorch，MXNet，CNTK 和 Caffe2

Posted 2021-04-30 格桑影

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了开源项目 TensorFlow，PyTorch，MXNet，CNTK 和 Caffe2相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

近期最新发布及更新的 12 个非常有学习和收藏意义的开源项目。这些项目中包括基于 TensorFlow 的强化学习框架；可以对数据进行结构化处理的 AutoML 库；支持 TensorFlow，PyTorch，MXNet，CNTK 和 Caffe2 等多种深度学习框架的模型部署框架；可以帮助用户分析训练模型的工具；强大的人脸标记开源项目等等，可以说每一个项目都值得我们了解一下！接下来，我们就一起找到你喜欢的那一个，码起来！

1、Dopanmine

基于 TensorFlow 的强化学习框架，Dopamine 是一个能够快速实现强化学习算法原型的研究框架，旨在为研究人员提供一个易于使用的实验室环境，并满足对小型、易于访问的代码库的需求。有了这个框架，你可以在研究过程中轻松地建立实验过程来验证你自己的想法。

https://github.com/google/dopamine

2、TransmogrifAI

TransmogrifAI 是一个用 Scala 编写的端到端的 AutoML 库，由 Salesforce 提供的开源项目。它能够在 Spark 运行，对数据进行结构化处理，旨在通过自动化机器学习技术，帮助开发者加速产品化过程。它仅需少量的代码，就能实现数据清理、特征工程和模型自动化过程，然后训练高性能的模型并将其应用于下一步的迭代和探索研究。

https://github.com/salesforce/TransmogrifAI

3、OpenNER

OpenNRE 是基于 Tensorflow 开发的，一个用于神经网络关系提取的工具包，由清华大学刘知远老师及其团队贡献的开源项目。在该项目中，关系提取会分为嵌入、编码器、选择器和分类器四步。

https://github.com/thunlp/OpenNRE

4、TensorFlow Model Analysis

TFMA 是由 Google 发布的，一个 TensorFlow 模型分析的开源项目，旨在帮助 TensorFlow 用户分析训练好的模型。用户可以使用 Trainer 中定义的指标，以分布式的方式来评估大量数据的模型。此外，根据不同的数据计算指标，用户还可以将结果在 Juputer Notebooks 中进行可视化。

https://github.com/tensorflow/model-analysis

5、Graphpipe

graphPipe 是一个通用的深度学习模型部署框架，是由 Oracle 提供的开源项目。它旨在帮助用户简化机器学习模型的部署，并使用户摆脱特定框架的模型实现。此外，graphPine 还提供跨深度学习框架模型的通用API，开箱即用的部署解决方案和强大的性能。它支持 TensorFlow，PyTorch，MXNet，CNTK 和 Caffe2 等多种深度学习框架。

【开源项目】 TensorFlow，PyTorch，MXNet，CNTK 和 Caffe2

https://github.com/oracle/graphpipe

6、ONNX Mode Zoo

这是一个通用的深度学习预训练模型集。该项目汇集了目前最好的深度学习预训练模型，这些模型全部由 Facebook 和 Microsoft 提供，以 ONNX (开放式神经网络交换) 的格式推出，并允许模型在不同框架之间进行迁移。每个模型都有一个相应的 Jupyter Notebook，其中包含模型训练，操作推理，数据集和参考等信息。

https://github.com/onnx/models

7 基于深度学习的人脸标定算法

这是一个强大的人脸标定的开源项目，包括面部美容，美容化妆，Crycocelle vivo 检测和人脸标定等预处理步骤。这个项目是基于传统的 SDM 算法，可在 Windows 平台上运行，并通过修改开源代码来简化部分测试代码及优化代码结构。基于深度学习技术，该项目设计了一种强鲁邦性的、并支持多面部追踪的高效网络模型。当前，深度学习算法在人脸标定领域取得了良好的效果，而该项目旨在提供一种相对简单易用的实现方法。

该项目主要有如下几大特点：