这12个最新AI开源项目，你必然要收下

#基于TensorFlow的强化进修框架

Dopamine 是一款快速实现强化进修算法原型的研究框架，基于TensorFlow 实现 ，旨在为研究职员提供一种简朴易用的尝试情形，可以或许满意用户对小型、便于会见的代码库的需求，用户可以很利便地构建尝试去验证自身在研究进程中的设法。

项目链接

https://github.com/google/dopamine

TransmogrifAI

#用于布局化数据的端到端AutoML库

TransmogrifAI 是一个基于 Scala 编写、运行在 Spark 上的 AutoML 库，由 Salesforce 开源。本项目旨在通过自动呆板进修技能辅佐开拓者加快产物化历程，只需几行代码，便能自动完成数据整理、特性工程和模子选择，然后实习出一个高机能模子，举办进一步试探和迭代。

关于 AutoML： 神经收集架构搜刮（NAS）综述 | 附AutoML资料保举

项目链接

https://github.com/salesforce/TransmogrifAI

OpenNRE

#神经收集相关抽取器材包

OpenNRE 是一个基于TensorFlow 的神经收集相关抽取器材包，由清华大学计较机系刘知远先生组开源。 本项目将相关抽取分为四个步调：Embedding、Encoder、Selector 和 Classifier。

项目链接

https://github.com/thunlp/OpenNRE

#TensorFlow模子说明开源库

TFMA 是一个来自 Google 的开源库，用于辅佐TensorFlow 用户对所实习模子举办说明。 用户可以行使 Trainer 里界说的指标，以漫衍式方法评估大量数据的模子。这些指标可在差异的数据片断长举办计较，并在 Jupyter Notebooks 里实现功效可视化。

项目链接

https://github.com/tensorflow/model-analysis

#通用深度进修模子陈设框架

GraphPipe 是由甲骨文公司开源的通用深度进修模子陈设框架 ，旨在辅佐用户简化呆板进修模子陈设，并将其从特定框架的模子实现中解放出来的协媾和软件荟萃。 GraphPine 可提供跨深度进修框架的模子通用 API、开箱即用的陈设方案以及强盛的机能，今朝已支持TensorFlow、PyTorch、MXNet、CNTK 和 Caffe2 等框架。

项目链接

（编辑：河北网）

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