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給大家推薦:五個Python小專案,Github上的人氣很高的

1.深度學習框架 Pytorch

https://github.com/pytorch/pytorch

PyTorch 是一個 Torch7 團隊開源的 Python 優先的深度學習框架,提供兩個高階功能:

● 強大的 GPU 加速 Tensor 計算(類似 numpy)

● 構建基於 tape 的自動升級系統上的深度神經網路

● 你可以重用你喜歡的 python 包,如 numpy、scipy 和 Cython ,在需要時擴充套件 PyTorch。

 

2.deepfake 的深度學習技術 Facewap

https://github.com/deepfakes/faceswap

deepfake 的深度學習技術,這款工具本來的用途是用來識別和交換圖片、視訊中人物臉部影象的工具 。該專案有多個入口,你需要做的事:

● 收集照片

● 從原始照片中提取面部影象

● 在照片上訓練模型

● 使用模型轉換原始碼

3.神經網路庫 keras

https://github.com/keras-team/keras

Keras 是一個極簡的、高度模組化的神經網路庫,採用 Python(Python 2.7-3.5.)開發,能夠執行在 TensorFlow 和 Theano 任一平臺,好專案旨在完成深度學習的快速開發。

特性:

● 可以快速簡單的設計出原型(通過總模組化、極簡性、和可擴充套件性)

● 同時支援卷積網路和迴圈網路,以及兩者的組合

● 支援任意的連線方案(包括多輸入和多輸出)

● 支援GPU和CPU

4.public-apis

https://github.com/toddmotto/public-apis

PublicApis:公共API目錄大全是一個通過 MaShape 市場整合的世界上最全的 API 介面目錄,支援關鍵詞搜尋和新增API資料,方便開發者快速的找到自己想要的 API,目前已經收錄 5321 種 API 介面。

5.人臉識別庫 face_recognition

https://github.com/ageitgey/face_recognition

基於python的開源人臉識別庫,該庫可以通過python或者命令列即可實現人臉識別的功能。使用dlib深度學習人臉識別技術構建,在戶外臉部檢測資料庫基準(Labeled Faces in the Wild)上的準確率為99.38%。