一个好工具，能提高开发效率，优化项目研发过程，无论是企业还是开发者个人都在寻求适合自己的开发工具。但是，选择正确的工具并不容易，有时这甚至是一项艰巨的任务。
、。今天，AI科技大本营（ID:）通过搜集这一年（2018.10–2019.10）国内外新发布的AI工具，从中挑选出了45个备受欢迎的开源工具，希望你不再错过。
集合和XLA的高性能机器学习研究工具，由开源贡献。很多人都说Jax是TF的替代品，更简洁易用。
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2、【Stars：2.9k】
是一款基于的轻量型框架。可以使用最少的专家干预来自动学习高质量模型，提供的通用框架，不仅可以用于学习神经网络架构，还可以学习集成，从而获得更好的模型。
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3、(TFX)【Stars：720】
是面向生产环境的机器学习工具。借助TFX，可以为满足生产应用部署与最佳实践的众多需求，创建一条生产级机器学习流水线。TFX从提取数据开始，然后通过数据验证、特征工程、训练、评估提供服务。
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框架可用于去中心化（）数据的机器学习及运算实验。它实现了联邦学习（，FL）方法，将为开发者提供分布式机器学习，以便在没有数据离开设备的情况下，在多种设备上训练共享的ML模型。其中，它通过加密方式提供多一层的隐私保护，并且设备上模型训练的权重与用于连续学习的中心模型共享。
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是一款由开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。谷歌的一系列重要产品如、、、以及Nest都已深度整合了。
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谷歌X实验室与加拿大理论物理研究所（）的研究人员合作开发了张量网络 ，以作为后端，针对GPU处理进行了优化。与在CPU上计算工作相比，可以实现高达100倍的加速。这是一个全新的开源库，旨在提高张量计算效率。
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7、GPipe
GPipe是一个分布式机器学习库，使用同步随机梯度下降和流水线并行技术进行训练，适用于任何由多个序列层组成的DNN。重要的是，GPipe让研究人员无需调整超参数，即可轻松部署更多加速器，从而训练更大的模型并扩展性能。
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8、MLIR【Stars：1.5k】
MLIR通过定义一个通用的中间表示，将在和类似的ML框架中执行高性能机器学习模型所需的基础设施进行统一，包括高性能计算技术应用或强化学习这类搜索算法的集成。MLIR旨在降低开发新硬件的成本，并提高现有用户的可用性。
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是一系列环境和算法，用于研究一般强化学习和游戏中的搜索/规划。的目的是通过与一般游戏类似的方式促进跨多种不同游戏类型的一般多智能体强化学习，但重点是强调学习而不是竞争形式。当前版本的包含20多种游戏的不同类型实现（完美信息、同步移动、不完美信息、网格世界游戏、博弈游戏和某些普通形式/矩阵游戏）。
核心的实现基于C++和绑定，这有助于在不同的深度学习框架中采用。该框架包含一系列游戏，允许学会合作和竞争行为。同时，还包括搜索、优化和单一agent等多种DRL算法组合。
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是一个基于的强化学习环境，由一个可以自由移动的形状简单的二维竞技场组成。更具体地说，是一个二维方形竞技场，周围可随机放置数量可变的彩色精灵，但不会发生碰撞。
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强化学习行为套件（，g）的目标是成为强化学习领域的MNIST。具体来说， 是一系列用来突出agent可扩展性关键点的实验。这些实验易于测试和迭代，对基本问题，例如“探索”或“记忆”进行试验。
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全部开源：
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是首个能够成功探索大型多语种句子表征的工具包，共包含90多种语言，由28种不同的字母表编写。这项庞大的工作也引发了整个NLP社区的广泛关注。该工具包将所有语言联合嵌入到单个共享空间，而不是为每个语言单独建立模型。
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10月11日，发布了，这是基于框架，以-为起点对的彻底重写。通过全新的模块化设计，灵活且可扩展，能够在单个或多个GPU服务器上提供更加快速的训练。
已经包含了众多保质量实现的目标检测算法，包括：,和的各种变种。，其模块化特性也使其能够有效帮助研究人员探索最先进的算法设计。
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3、-Sim【Stars：549】
-Sim是一个仿真的、灵活、高性能的3D模拟器，可配置代理、多个传感器和通用3D数据集处理，让我们可以在其中训练和评估AI智能体。
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是一个基于构建的NLP建模（基于深度学习）框架，核心功能可以支持文本分类、序列标注等神经网络模型。可以简化工作流程，加速试验，同时还能促进大规模部署。
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5、【Stars：2.1k】
是内部也在使用的一个无梯度优化工具箱。除了内部项目中使用，还可以广泛运用在机器学习的多种问题中，比如多模态问题、可分离或旋转问题、部分可分离问题、离散、连续或混合等问题。
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6、【Stars：1.2k】
（量化神经网络包）是一个针对低精度高性能神经网络推理的移动端优化库。据官方公布，可以成倍提升神经网络的推理效率，已经成为.0的一部分，也已经被集成到的应用程序中，部署到数十亿台设备上。
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是一个用于学习大规模图嵌入的分布式系统，特别适用于处理具有多达数十亿实体和数万亿条边的大型网络交互图。它在2019年的SysML会议上发表的大规模图嵌入框架论文中提出。
PBG比常用的嵌入软件更快，并在标准基准上生成与最先进模型质量相当的嵌入。有了这个新工具，任何人都可以用一台机器或多台机器并行地读取一个大图并快速生成高质量的嵌入。
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8、【Stars：274】
是一个基于的隐私保护机器学习框架。它的目标是让机器学习的实践者能够使用安全地进行计算。
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是一个基于的一个模型解释库，其功能强大、灵活且易于使用。该库为所有最新的算法提供了解释性，帮助研究人员及开发者更好地理解对模型预测结果产生作用的具体特征、神经元及神经网络层。
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10、DLRM【Stars：1.5k】
开源的深度学习推荐模型DLRM是基于和平台实现。这也是一个在生产环境中提供个性化结果的模型，通过结合协同过滤算法和预测分析方法，使模型获得进一步效果的提升。
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11、【Stars：2.9k】
是一个模块化的深度学习框架。它可以支持视觉和语言领域的多任务处理，内置各种数据集，同时还支持数据并行和分布式数据并行的分布式训练，满足用户对损失、度量、调度和优化器的定制需求。
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亚马逊
与传统基于张量（）的神经网络相比，图神经网络将图(Graph)作为输入，从图结构中学习潜在知识，该方法在近些年已被证明在许多场景可以取得很好的效果。然而，使用传统的深度学习框架（比如、、MXNet）并不能方便地进行图神经网络的开发和训练，而作为专门面向图神经网络的框架，可以很好地弥补这一缺陷。该框架在开源后于国内外引起了强烈的反响。
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2、Neo-AI
Neo-AI是AWS开源一个AI模型优化框架，包含了对TVM、、DLR所做多一些改进与创新。Neo-AI运行时占用的空间并不大，转换模型的速度可以加快2倍，但精度并不会受到损失，在目标硬件上运行时并不依赖于框架。
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微软
是自动机器学习（）的工具包。它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网络结构和（或）超参，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。
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微软开源的AI计算平台，帮助加速机器学习的模型训练过程。提供了完整的AI模型训练和资源管理能力，能轻松扩展，并支持各种规模的私有部署、云和混合环境。
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3、【Stars：2.1k】
微软开源的可解释机器学习工具包。它不仅能执行很多可理解的模型，也希望帮助开发人员能尝试各种方法解释模型和系统。
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4、【Stars：34】
几个月以前，微软研究院宣布了项目的创立，其包括了一系列的旨在简化分布式深度学习的研究项目。是发布的第一个侧重于深度学习模型并行训练的项目之一。采用一种有别于其它方法的方式，利用称为“流水线并行”的技术来扩展深度学习模型的训练。
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Uber
1、【Stars：5.9k】
一个基于的工具箱，不用写代码就能够训练和测试深度学习模型。可以帮助开发者更好地理解深度学习方面的能力，并能够推进模型快速迭代。对AI专家来说，可以简化原型设计和数据处理过程，从而让他们能够专注于开发深度学习模型架构。
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1、【Stars：873】
是一个模型训练框架，提供了大量的预训练模型，同时提供模型重新训练与部署的拓展通道。
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一个基于.NET的机器学习生态，提供一个和生态体验一致的工具库，让模型迁移更容易、学习曲线最低。从最基本的张量计算库开始构建，到，再到吸纳其它深度学习库做.NET，最后到开发以支持调试。
保持和代码几乎一样的语法和接口，让目前流行的模型能够快速移植到TF.NET。开发者可以很容易地在.NET上运行用开发的模型，使用一样可以在线开发和调试C#语言程序和.NET，并可以实时呈现绘图的效果。
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是流行库numpy的纯C＃端口，目的是提供快速、零拷贝和n维计算。目前，它是唯一一个为.NET编写的稳定库，能够在n维之间执行数学运算，如矩阵乘法、换位、加法等。
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阿里
是大规模分布式的图学习框架，配合或者阿里开源的XDL等深度学习工具。Euler采用分层灵活可扩展设计、大规模高性能异构图学习、灵活多样的图算法支持、通用GNN训练加速的设计理念，支持图分割和高效稳定的分布式训练，可以轻松支撑数十亿点、数百亿边的计算规模。
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是面向高维稀疏数据场景（如广告/推荐/搜索等）深度优化的一整套解决方案。新框架XDL针对阿里妈妈业务数据高维稀疏的场景特点进行了优化。
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是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。
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腾讯
尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。
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字节跳动
1、【Stars：1.9k】
是今年字节跳动发布的一款高性能的通用分布式训练框架。它支持、Keras、和MXNet，可以在TCP或RDMA网络上运行。在很大程度上优于现有的开源分布式培训框架。
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商汤
香港中文大学-商汤联合实验室开源了基于的检测库—— 。这个开源库提供了已公开发表的多种视觉检测核心模块。通过这些模块的组合，可以迅速搭建出各种著名的检测框架，比如，，和R-FCN等各种新型框架，从而大大加快检测技术研究的效率。
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2、PySOT【Stars：2.7k】
PySOT目标跟踪库实现了目前SOTA的多个单目标跟踪算法，包括和。PySOT是用编写，基于框架实现，同时该项目还包含一个评估跟踪器的接口。
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搜狗
1、SMRC【Stars：547】
SMRC（）目前业内最全的版本的阅读理解工具集合，从相关数据集的下载到最后模型的训练和测试，一应俱全。
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蚂蚁金服
是一个分布式的智能学习系统，基于.0构建，通过被调用的模型，会基于基础架构来进行分布式执行。它的容错和弹性调度机制，能让集群的利用效率更高。
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其他
微众银行AI团队开源的联邦学习框架。，提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供强有力的安全计算支持。安全底层支持同态加密、秘密共享、哈希散列等多种多方安全计算机制，算法层支持多方安全计算模式下的逻辑回归、、联邦迁移学习等。
该框架可以帮助学术研究人员快速开发算法原型；为工业界人员快速开发应用提供一种简洁有效的解决方案，支持在多场景下的开拓和应用；借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备等）。
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2、【Stars：2.2k】
一个易于使用、模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包，带有许多核心组件层，可用于轻松构建自己定制的模型。
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3、ALiPy【Stars：356】
ALiPy是一个基于实现的主动学习工具包，内置20余种主动学习算法，并提供包括数据处理、结果可视化等工具。ALiPy根据主动学习框架的不同部件提供了若干独立的工具类，这样一方面可以方便地支持不同主动学习场景，另一方面可以使用户自由地组织自己的项目，用户可以不必继承任何接口来实现自己的算法与替换项目中的部件。此外，ALiPy不仅支持多种不同的主动学习场景，如标注代价敏感，噪声标注者，多标记查询等。
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4、Real-【Stars：9.1k】
Real-是论文《-To-（）》的实现。是一个三阶段深度学习框架，可以在5秒的音频中创建一个语音的数字表示，并使用它来调整一个经过训练的文本到语音模型，以推广到新的语音。
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5、【Stars：1.3k】
一个在机器学习实验过程中用于可视化和跟踪的工具。它与框架无关，比更轻。每次运行一个装有wandb的脚本时，都会保存超参数和输出度量。在训练过程中可视化模型，还能轻松对比模型的版本，还会自动跟踪你的代码、系统指标和配置参数的状态。
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