其他实用的深度学习库
深度学习任务并非只能依靠谷歌的 TensorFlow 框架,还有许多其他的库和框架可供选择,它们各有特色、能力和适用场景。下面将为大家介绍一些流行的深度学习库,并比较它们的特点。
1. Hugging Face
Hugging Face 是一家专注于自然语言处理(NLP)的初创公司,由 Delangue 和 Chaumond 在 2016 年创立。在短时间内,它已成为处理所有 NLP 相关任务的最佳工具之一。虽然其 AutoNLP 和加速推理 API 需要付费使用,但核心的 NLP 库,如 datasets、tokenizers、Accelerate 和 transformers 是免费的。它还构建了一个很棒的社区驱动的开源平台。
要使用这些库,首先需要安装。可以使用以下简单的 pip 命令安装 transformers:
pip install transformers
Hugging Face 提供了许多现成的模型,包括文本摘要、问答、文本分类、音频分类、自动语音识别、特征提取、图像分类和翻译等。除了这些现成的模型,还可以使用 Hugging Face Hub 上大量的模型和数据集,并结合 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 构建自定义模型。
2. OpenAI
OpenAI 在强化学习领域广为人知,其 Gym 模块是全球开发者用于开发和比较强化学习算法的标准工具包。以下将介绍 OpenAI 的另外三项产品。
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