面向人类友好的深度学习 API，用 Python 编写，可跑在 TensorFlow、JAX、PyTorch 上，帮开发者快速搭建和训练神经网络。

基于 TensorFlow Keras 的量化深度学习库，支持量化感知训练，方便把模型部署到 FPGA、ASIC 等硬件加速器上。

把 ONNX、PyTorch、Keras、CoreML 等格式的神经网络模型直接拖进浏览器就能看结构图，排查模型转换和层连接问题很方便。

给 Python 脚本和命令行程序加进度条的库，循环、pandas、Keras、多进程都能用，速度快、可扩展，还能在终端和 Jupyter 里显示。

用深度学习快速准确地识别文件真实类型，不依赖扩展名，支持 MIME 检测，Rust 实现，可嵌入各类应用做内容安全与文件分类。

ONNX 是开放的机器学习模型交换格式标准，让 PyTorch、TensorFlow、Keras 等框架训练出的模型能互相转换、跨平台部署。

…uted training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet.

面向手机端的高性能神经网络推理框架，针对 ARM 平台深度优化，让 Caffe、ONNX 等模型能在 Android/iOS 上低延迟运行。

每周更新的机器学习 Python 库排行榜，按类别和评分整理优质库，帮你快速找到 AutoML、深度学习、数据可视化等方向的趁手工具。

面向 AI 开发者的实验追踪与模型管理平台，记录训练指标、超参数和数据集版本，支持从实验到生产的全流程协作。

基于 Keras 实现的 U-Net 图像分割模型，提供训练与推理代码，适合医学影像等像素级分割任务的快速复现与二次开发。

在不同深度学习框架之间转换模型并可视化网络结构，支持 Caffe、Keras、MXNet、TensorFlow、PyTorch、ONNX、CoreML 等格式互转。

把手绘网站草图直接转成 HTML 代码的 Keras 模型，用图像描述架构实现，适合快速把线框图变成可运行页面原型。

一条命令就能搭好包含 Caffe、Keras、MXNet 等主流框架的深度学习 Docker 环境，省去逐个配置依赖的麻烦。

基于深度学习的中文语音识别系统，用 CNN+CTC 把中文语音转成文字，适合搭建本地语音转写服务。

把 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 和 TFLite 模型一键转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。

基于 CTPN 做中文场景文字检测、CRNN+CTC 做识别的端到端 OCR 老项目，适合拿来跑通中文自然场景文字识别的完整流程。

UNet++ 的官方实现，通过嵌套密集跳跃连接缩小编码器与解码器之间的语义鸿沟，提升医学图像分割精度，提供 Keras 和 PyTorch 版本。

收集大量预训练模型，并已转成 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFLite、CoreML 等格式，省去自己跨框架转换的麻烦。

面向 Kubernetes 的 AI 编排与控制平面，统一调度训练任务、超参搜索和 Jupyter 环境，帮团队把机器学习工作流管起来。

轻量级裸露内容检测模型，可识别图片中的 NSFW 内容，支持 Keras 和 ONNX Runtime 推理，适合做内容审核和过滤。

把 Keras、PyTorch、ONNX 训练好的神经网络模型自动转成 FPGA 可综合的 HLS 代码，方便在硬件上做低延迟推理。

Libraries for applying sparsification recipes to neural networks with a few lines of code, enabling faster and smaller m…

面向 Keras 和 TensorFlow 的模型压缩工具包，通过量化和剪枝把训练好的模型压小、跑得更快，方便部署到移动端和边缘设备。

开源的 AI 训练跟踪与可视化工具，支持云端和私有化部署，可无缝接入 PyTorch、Transformers 等主流训练框架，用来记录指标、对比实验。

把 Keras、scikit-learn、LightGBM 等训练好的模型转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。

轻量级车牌文字识别 OCR 模型，支持 Keras、JAX 和 ONNX Runtime，可快速集成到车牌识别流水线中。

微软 Windows ML 的官方示例与工具集，帮助开发者在 Windows 上加载 ONNX 模型并调用系统内置的机器学习推理能力。

把 ONNX 模型一键转成 TFLite、TensorFlow、PyTorch 原生代码或 TorchScript，省去跨框架部署时手写转换脚本的麻烦。

把 ONNX 模型转成 Keras 或 TFLite 的转换工具，方便将 PyTorch 训练好的模型部署到移动端和嵌入式设备，还支持量化。

基于 Keras 的神经符号语言模型框架，把 LM 与符号推理、强化学习结合，支持上下文学习和测试时自适应。

ML model optimization product to accelerate inference.

用 TensorFlow/Keras 串联从文本预处理到 BERT、GPT、LLM 下游任务的实战教程，覆盖 NER、LoRA、DPO 等，适合系统学习 NLP 建模流程。