這5大python專案，剛入門的看著有壓力，其實不然。github裡的能找到不讓你畏懼的方法（這個網站有中文翻譯），跟著大牛走很快就能完成。如果要真正自己完成的話，要自己花時間去打磨，舉一反三。等把這其中一個專案，敲完，再找其他的小專案，就小意思了。

其實有很多的小夥伴的是因為畏懼大型的專案，所以進步的慢。我們可以先嚐試去做。

1.人臉識別庫 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%。

對於小編來說人臉識別是最容易的，小編練的時候人臉識別用的時間最少。也最容易理解，上手非常快。

2.deepfake 的深度學習技術 Facewap

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
需要學習視訊和其他的加Q君 羊：八八三四四四一零六，檔案裡沒有的，可以找管理員要哦，管理員什麼的有。

3.神經網路庫 keras

Keras 是一個極簡的、高度模組化的神經網路庫，採用 Python（Python 2.7-3.5.7）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

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.深度學習框架 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。

希望在小夥伴學習python的迷路旅途中，指給你一條方向。小編現在不是大牛，但需要跟小夥伴一起向大牛的路上出發。不到南牆不回頭。