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扩展TensorFlow功能的开源库

TensorFlow Addons 机器学习 API 维护模式库 Github 开源项目

TensorFlow Addons是一个开源库，提供了不在核心TensorFlow中的新增功能，包括操作符、层、指标、损失和优化器等。尽管该项目计划在2024年5月结束维护，但它仍然在许多机器学习项目中扮演重要角色。推荐迁移到TensorFlow社区的其他库，如Keras, Keras-CV和Keras-NLP。更多信息请参阅TensorFlow Addons的GitHub页面。

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介绍相关项目

tensorforce - 适用于研究与实操的模块化深度强化学习 TensorFlow 框架

GithubPythonTensorFlowTensorforce开源框架开源项目深度强化学习

Tensorforce 是一个开源的深度强化学习框架，基于TensorFlow构建，具有模块化设计，支持多种算法和环境适配，确保模型移植与编程语言无关。

decision-forests - 支持TensorFlow的多功能决策森林模型库

GithubTensorFlow Decision ForestsYggdrasil Decision Forests开源项目机器学习梯度提升树随机森林

TensorFlow Decision Forests (TF-DF) 是一款用于在 TensorFlow 中训练、运行和解释决策森林模型（包括随机森林和梯度增强树）的库，支持分类、回归和排序。TF-DF 由 Yggdrasil Decision Forests (YDF) 支持，兼容C++、JavaScript、CLI和Go语言，适用于Linux和Mac环境。借助简洁的API和丰富的文档资源，用户能够轻松构建强大且易解释的机器学习模型。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库，支持多种算法和任务

APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习

Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库，基于PyTorch设计，具备高性能和易用性。该库支持多种方法，如域对齐、域转换和半监督学习，适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档，并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具，适用于研究和工程实践。

Augmentor - 图像增强库，支持平台无关和精细控制

AugmentorGithubPython图像增强开源项目数据扩展机器学习

Augmentor是一个Python图像增强库，适用于机器学习，特别是神经网络和深度学习。它支持平台无关的图像增强，允许用户通过构建增强管道实现精细控制，采用随机方法进行操作。主要功能包括多线程加速、多掩码处理、与Keras和PyTorch集成，以及弹性扭曲、透视变换、尺寸保持旋转和剪切、随机擦除等多种增强技术。

tensorboardX - TensorBoard可视化的轻量级Python扩展库

GithubTensorBoardtensorboardX可视化开源项目机器学习深度学习

tensorboardX是一个开源的轻量级Python库，用于简化TensorBoard可视化工具的使用。它支持多种数据类型的可视化，如标量、图像和音频等。通过简单的函数调用，开发者可以轻松记录实验数据。该库兼容PyTorch等多种深度学习框架，方便跟踪和分析机器学习实验。此外，tensorboardX还能与Comet平台集成，提供额外的实验管理功能。它具有良好的版本兼容性，为不同环境下的机器学习项目提供了灵活的可视化解决方案。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合

GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目

本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。

CodeTF - 代码大语言模型和智能开发的全方位工具库

CodeTFGithub代码操作代码智能开源项目推理管道模型微调

CodeTF是一个为代码大语言模型和代码智能设计的Python库。它提供训练和推理接口，支持代码摘要、翻译和生成等任务。该库还包含多语言代码操作工具、预训练模型和评估基准。CodeTF简化了复杂流程，为开发者提供了一个便捷的环境来将先进的代码大语言模型集成到实际应用中。

Tensorflow-Project-Template - 结合了简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的 OOP 设计的简介深度学习项目模板

GithubOOP设计Tensorflow开源项目模板深度学习项目结构

一个设计简洁的深度学习项目模板，结合了简单性、良好的文件夹结构和优秀的OOP设计，帮助开发者更快地启动主要项目，专注于核心部分（如模型和训练）。模板封装了常见功能，使得开发者仅需更改核心内容即可轻松启动新的TensorFlow项目。主要组件包括模型、训练器、数据加载器和日志记录器，提供详细的使用示例和项目架构图。

datasets - 公共数据集下载和准备的实用库

GithubMNISTTensorFlow Datasetstf.data.Dataset定制化开源项目性能

TensorFlow Datasets是一个公共数据集下载和准备的实用库，简化数据集加载与处理。通过其API，用户可以访问和使用多个预构建数据集，优化训练管道性能，并确保数据的确定性与可重复性。详情请参考官方教程、指南及API文档，支持在Colab笔记本中交互式操作。此工具适合快速集成数据集与进行机器学习模型训练的开发者。

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