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10個Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫介紹

馬哥Linux運維 ? 來源:量子位 ? 作者:量子位 ? 2022-09-05 15:55 ? 次閱讀

1. Awkward Array

根據(jù)官方介紹,Awkward Array用于嵌套的、大小不一的數(shù)據(jù),包括任意長度的列表、記錄、混合的類型和缺失數(shù)據(jù),使用起來類似NumPy。

看起來像是升級版的NumPy呀。

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果然,不同長度的數(shù)組可以直接放在一起運算。

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并且,官方表示Awkward Array不僅使用起來更簡便,在速度和內(nèi)存上也有量級的優(yōu)勢。

看看是不是可以安排上了~

https://pypi.org/project/awkward/

2. Jupytext

相信大家對Jupyter Notebook都不陌生。

當(dāng)你有了Jupytext這個小插件就可以將Jupyter Notebook和IDE完美結(jié)合,聽起來是不是很棒!

從此Jupyter Notebook可以被存儲為Markdown文件或多種語言的腳本文件。

Jupytext可以做的事主要有:

Jupyter Notebook的版本控制

在你喜歡的文本編輯器中編輯、合并或重構(gòu)Notebook

在Notebook上使用Q&A檢查

Python中使用的樣子:

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此項目在Github上已有5k+star。

https://github.com/mwouts/jupytext

3. Gradio

比Streamlit還輕量的UI設(shè)計庫,Gradio讓你輕松在瀏覽器中“玩轉(zhuǎn)”你的模型,可以直接在瀏覽器中拖放圖片,粘貼文字,錄制聲音,等等。

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只要將launch()函數(shù)中的參數(shù)設(shè)置為share=True,還能得到一個可分享的網(wǎng)址,拿到鏈接的朋友在電腦手機(jī)端都能打開,活脫脫就是一個小程序。

時常需要做Demo的小伙伴快看起來吧,此項目在Github上已有4.5k+star。

https://github.com/gradio-app/gradio

4. Hub

這個Hub在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)預(yù)處理上可是一把好手。

它可以處理任何類型,任何大小的數(shù)據(jù),并且因為數(shù)據(jù)儲存在云端上,所以可以無縫在任何機(jī)器上訪問。

被壓縮為二進(jìn)制字節(jié)的數(shù)據(jù)可以被存儲在任何地方,并且只有在需要的時候才會被獲取,所以沒有TB級硬盤也可以處理TB級數(shù)據(jù)。

Hub貼心地提供了重要API,支持?jǐn)?shù)據(jù)在常用工具(PyTorch等)上的使用,數(shù)據(jù)版本控制,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等功能。

此項目在github上已有4.1k+star。

https://github.com/activeloopai/Hub

5. AugLy

AugLy是facebook最新推出的數(shù)據(jù)增強庫,同時支持語音,文本,圖像和視頻類型的數(shù)據(jù),包含了100多種增強方式。

數(shù)據(jù)對于模型訓(xùn)練至關(guān)重要,而標(biāo)注大規(guī)模數(shù)據(jù)十分困難。由于人力資源,和模型特性的限制,數(shù)據(jù)增強的應(yīng)用越來越廣泛。

AugLy的優(yōu)點:

處理類型更為全面。其他的數(shù)據(jù)增強庫,例如Albumentations和NVIDIA DALI,主要負(fù)責(zé)圖像相關(guān)數(shù)據(jù)的處理,文字?jǐn)?shù)據(jù)不支持。

處理方式十分人性化。AugLy可以將一張圖片做成備忘錄,在圖片/視頻上疊加文字/Emojis,轉(zhuǎn)發(fā)社交媒體上的截圖,還可以幫助你處理諸如拷貝檢測、仇恨言論檢測或版權(quán)侵權(quán)等問題。

此項目在Github上已有4.1k+star。

https://github.com/facebookresearch/AugLy

6. Evidently

Evidently是用來監(jiān)測模型效果的工具,可從Pandas DataFrame或csv文件中生成交互式可視化報告和JSON格式的效果簡介。在Jupyter Notebook中可以使用。

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目前可以提供6種報告:數(shù)據(jù)漂移、數(shù)值目標(biāo)漂移、分類目標(biāo)漂移、回歸模型性能、分類模型性能和概率分類模型性能。

此項目在Github上已有1.8k+star。

https://github.com/evidentlyai/evidently

7. YOLOX

如果你熟悉YOLO的話,那你或許會對曠視今年推出的YOLOX感興趣。

YOLO就是那個目標(biāo)檢測算法,可以被使用在汽車自動駕駛等前沿技術(shù)中。

而YOLOX是YOLO的無錨版本,設(shè)計更簡單,但性能更好!它的目標(biāo)是在研究界和工業(yè)界之間架起一座橋梁,同時彌合兩方之間的差距。

這個Github上的開源項目在短短半年內(nèi)已獲得5.2k+star。

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

8. LightSeq

正如它的名字一樣,LightSeq是一款由字節(jié)跳動開發(fā)的支持BERT、GPT、Transformer等眾多模型的超快推理引擎。

可以看到它的表現(xiàn),比FasterTransformer還要Fast。

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LightSeq支持的模型也是非常全面。

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總之就是兩個字“好用”。此項目在Github上已有1.9k+star。

https://github.com/bytedance/lightseq

9. Greykite

想預(yù)測COVID-19的恢復(fù)速度嗎?那就來看看LinkedIn為了自家時間序列預(yù)測需求開發(fā)的Greykite吧。

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功能全面(多種時間趨勢),界面直觀,預(yù)測速度快和可擴(kuò)展性強是它最大的亮點。

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被應(yīng)用在上面的三大算法:

Silverkite (Greykite’s flagship algorithm)

Facebook Prophet

Auto Arima

感興趣的話就去研究看看吧,此項目在Github上已有1.4k+star。

https://github.com/linkedin/greykite

10. Jina and Finetuner

如今,在搜索引擎等應(yīng)用上,語義識別的地位越來越高,因為它可以有效避免字詞匹配的局限。

不過語義識別涉及的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會讓很多人感到頭大,Jina和Finetuner可以幫你解決這些問題。

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Jina是一個神經(jīng)搜索框架,使任何人都能在幾分鐘內(nèi)建立可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)搜索應(yīng)用程序。

Finetuner配合Jina幫助你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)參,以獲得神經(jīng)搜索任務(wù)的最佳結(jié)果。

Jina和Finetuner適合沒什么經(jīng)驗,又想嘗試的朋友。

https://github.com/jina-ai/finetuner

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:這 10 個 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)庫,你用過哪些?

文章出處:【微信號:magedu-Linux,微信公眾號:馬哥Linux運維】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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