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高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程

DeepSNAP图深度学习NetworkXPyTorch Geometric异构图Github开源项目

DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。

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介绍相关项目
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
GithubKerasPython包TensorFlowvisualkeras开源项目神经网络可视化
visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型
DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程
DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型，用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术，大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估，DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。
faceswap - 面部识别与交换工具，支持图片和视频处理
AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理
FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具，适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统，通过提取、训练和转换步骤实现面部交换，并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南，并拥有活跃的社区支持，包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准，倡导合理合法的使用，致力于推动AI技术的学习与应用。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型，并具有丰富的层和辅助函数，方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集，是数据科学和机器学习项目的理想工具。
nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩
GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整
NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。
TopoNetX - 用于关系型数据分析的开源拓扑计算库
GithubTopoNetX关系数据复杂系统开源项目拓扑数据计算工具
TopoNetX是一个开源的拓扑计算库，专门用于处理和分析复杂的关系型数据。该库支持构建细胞复形、单纯复形和组合复形等拓扑结构，提供边界算子、霍奇拉普拉斯算子和高阶邻接算子的计算功能。TopoNetX与NetworkX和Gudhi兼容，能够帮助研究人员和数据科学家探索数据的拓扑特性，适用于社交网络、生物系统等复杂系统的建模与分析。
tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY（Diffusion Imaging in Python）是一个开源的Python库，专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法，用于处理和分析扩散MRI数据，包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范，主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装，并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证，欢迎社区贡献。
Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库
GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫
ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程，适用于网站和本地文件，如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息，ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装，支持多种自定义配置，适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。
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