PaddleTS

基于飞桨的开源时序分析库提供全面深度学习模型

PaddleTS 时序建模深度学习 PaddlePaddle Python库 Github 开源项目

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。

文档

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

PaddleSpeech - 全面的开源语音处理工具集，涵盖语音识别、语音合成、说话人验证等多项功能

GithubPaddleSpeech声纹识别开源项目文本转语音热门语音合成语音识别

PaddleSpeech是基于PaddlePaddle平台的开源语音处理工具集，覆盖自动语音识别、文本转语音合成、说话人确认及声音分类等多项功能，提供易于使用、高效和灵活的模型，支持各类语音相关任务。工具集包含全流程服务，支持流式识别与合成系统，为研究和工业应用提供强大支持。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署

GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉

PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。

X2Paddle - 飞桨生态下的模型转换工具，致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架

GithubPyTorchX2Paddle开源项目模型转换深度学习飞桨

X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移，并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API，模型转换变得轻松，显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备，同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务，充分发挥飞桨生态系统的优势。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架

GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型

Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案，支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能，并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展，适用于研究和实际应用场景。

TFB - 时间序列预测评估框架

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具

GithubPaddlePaddleVisualDL开源项目数据分析模型可视化训练过程

VisualDL，一款集成于PaddlePaddle的高效可视化分析工具，能够展现训练参数、模型结构与数据样本的动态图表。完美支持Python，通过实时数据追踪、多实验视图对比等功能，助力开发者清晰直观地优化和提升模型表现。

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