续前帖:
Python
Caffe (http://caffe.berkeleyvision.org/): 一个基于表达式,速度和模块化原则创建的深度学习框架
Caffe2 (https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=windows&configuration=compile): Caffe2官方文档
Chainer (https://docs.chainer.org/en/stable/): 基于Python的独立的深度学习模型开源框架
CNTK (https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/): CNTK官方文档
Gensim (https://radimrehurek.com/gensim/index.html): 包含可扩展的统计语义,分析纯文本文档的语义结构,以及检索相似语义的文档等功能
Keras (https://keras.io/): Keras官方文档
Matplotlib (https://matplotlib.org/tutorials/index.html): Matplotlib官方文档
MXNet (http://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/index.html): MXNet官方文档
Neon (http://neon.nervanasys.com/index.html/): Nervana公司一个基于Python的深度学习库
NumPy (http://www.numpy.org/): NumPy官方文档
pandas (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/): pandas官方文档
PyBrain (http://pybrain.org/docs/): 一个模块化的Python机器学习库
Pylearn2 (http://deeplearning.net/software/pylearn2/): 构建于Theano之上的机器学习库
PyTorch (https://pytorch.org/tutorials/): PyTorch官方文档
Seaborn (https://seaborn.pydata.org/): Seaborn官方文档
scikit-learn (http://scikit-learn.org/stable/documentation.html): scikit-learn官方文档
Statsmodels (http://www.statsmodels.org/stable/index.html): 用来探索数据,估计统计模型,进行统计测试
TensorFlow (https://www.tensorflow.org/tutorials/): TF官方文档
Theano (http://deeplearning.net/software/theano/): 允许高效地定义、优化以及评估涉及多维数组的数学表达式
C & C++
dlib (http://dlib.net): 实用的机器学习和数据分析工具包
Java & Scala
DeepLearning4j (https://deeplearning4j.org/): 基于JAVA和Scala的商业级开源分布式深度学习框架