TensorFlow

PyTorch

软件框架

★4.5

PyTorch 通过混合前端、分布式训练以及工具和库生态系统，实现了快速灵活的实验和高效的生产。

tinygrad

软件框架

这可能不是最好的深度学习框架，但它确实是一个深度学习框架。

Keras

软件

Keras 是用 Python 编写的深度学习 API，可在 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 之上运行。

TFLearn

软件

TFlearn 是一个基于 Tensorflow 构建的模块化且透明的深度学习库。它旨在为 TensorFlow 提供更高级别的 API，以促进并加速实验，同时保持完全透明和兼容性。

一个微型的自动微分引擎（带有一点“咬劲”！:)). 在动态构建的有向无环图上实现反向模式自动微分（反向传播），并在此基础上构建了一个小型神经网络库，API 类似 PyTorch。两者都非常小巧，代码量分别约为 100 行和 50 行。

PyCaret

软件

PyCaret 是一个开源的低代码 Python 机器学习库，旨在缩短机器学习实验中从假设到洞察的周期时间。它使数据科学家能够快速高效地完成端到端的实验。

mlpack

软件

mlpack 是一个注重可扩展性、速度和易用性的 C++ 机器学习库。其目标是通过简单一致的 API，使新手用户也能轻松使用机器学习，同时充分利用 C++ 语言的特性。

Training Mule

软件

训练Mule可让您或您的团队轻松标注图像，从而获得所需的高质量数据集。在完成图像标注后，我们将为您训练选定的网络，并提供可直接使用的模型。