deep learning frameworks
Deep Learning Libraries installer for ArcGIS Pro 2.8
ArcGIS Pro, Server et ArcGIS API for Python incluent tous des outils permettant d'utiliser l'IA et le Deep Learning pour résoudre des problèmes géospatiaux, tels que l'extraction d'entités, la classification des pixels et la catégorisation des entités. Ce programme d'installation comprend une large collection de composants, tels que PyTorch, TensorFlow, Fast.ai et scikit-learn, pour effectuer des tâches d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique, soit une collection totale de 254 packages. Ces packages peuvent être utilisés avec les outils de formation Deep Learning, de détection d'objets interactifs, en utilisant le module arcgis.learn dans l'API ArcGIS pour Python, et directement importés dans vos propres scripts et outils. La plupart des outils de cette collection fonctionneront sur n'importe quelle machine, mais les flux de travail d'apprentissage en profondeur courants nécessitent une unité de traitement graphique (GPU) NVIDIA récente, et la taille des problèmes est limitée par la mémoire GPU disponible, voir la section Exigences.
Ce programme d'installation ajoute tous les packages inclus à l'environnement arcgispro-py3 par défaut fourni avec Pro et Server, et aucun environnement supplémentaire n'est nécessaire pour commencer à utiliser les outils. Si vous créez des environnements personnalisés, ces packages seront également inclus afin que vous puissiez également utiliser les mêmes outils dans vos propres environnements personnalisés.
Pour un exemple des types de flux de travail que ce programme d'installation et ArcGIS permettent, consultez la vidéo AI & Deep Learning dans la plénière UC 2020.
Important
Assurez la compatibilité en faisant correspondre les versions des bibliothèques Deep Learning et du logiciel ArcGIS. Pour effectuer une mise à niveau à partir d'une version précédente, commencez par désinstaller les bibliothèques Deep Learning et votre logiciel ArcGIS, en suivant les instructions fournies ci-dessous.
Sous Windows :
Une fois que vous avez téléchargé l'archive de votre produit, extrayez le fichier Zip vers un nouvel emplacement et exécutez Windows Installer (par exemple ProDeepLearning.msi ) sous Windows. Cela installera les frameworks d'apprentissage en profondeur dans l'environnement Python arcgispro-py3 par défaut, mais pas dans les environnements personnalisés que vous avez créés avant d'exécuter cette installation. Après l'installation, les clones suivants incluront également l'ensemble complet du package d'apprentissage en profondeur. Vous devrez extraire le fichier (pas seulement ouvrir le .MSI à partir du fichier Zip) sinon le programme d'installation ne pourra pas trouver son contenu. Après l'installation, les fichiers d'archive et d'installation peuvent être supprimés.
Sur le serveur Linux :
Extrayez l'archive .tar.gz, par exemple avec tar xvf <file>.tar.gz , puis exécutez le script DeepLearning-Setup.sh . Pour Server 10.9 et versions antérieures, cela créerait un ensemble de packages dans l'environnement d'exécution du serveur. À partir du serveur 10.9.1, cette installation crée un nouvel environnement deeplearning situé dans <Server Install>/framework/runtime/deeplearning et les packages de deep learning sont tous des implémentations Linux natives. Ensuite, décommentez et mettez à jour la variable ARCGIS_CONDA_DEEPLEARNING dans le fichier <Server Install>/arcgis/server/usr/init_user_param.sh et redémarrez votre ArcGIS Server.
Mise à niveau à partir d'une version précédente :
Si vous effectuez une mise à niveau à partir d'une version précédente, le moyen le plus sûr de procéder à la mise à niveau consiste à désinstaller et à réinstaller le produit et le programme d'installation du Deep Learning. Par exemple, pour passer de Pro 3.2 à Pro 3.3 :
C:Program FilesArcGISProbinPythonenvsarcgispro-py3 ou dans un emplacement équivalent pour votre installation. Ceux-ci peuvent avoir été laissés par un environnement précédemment modifié. Après ces étapes, vous devriez disposer d'une nouvelle installation Pro avec l'ensemble de packages Deep Learning inclus dans l'environnement arcgispro-py3 par défaut.
Installation manuelle :
| Suivre ces étapes installera un ensemble de packages non certifiés | |
|---|---|
| Assurez-vous de cloner l'environnement Python par défaut pour sauvegarder votre installation (voir ci-dessous) |
Python Command Prompt .Start de Windows ou la lancer à partir du dossier d'installation du produit.Python Command Prompt 3--pinned !)`conda create -n votre-nom-de-clone --clone arcgispro-py3 --pinned
activate your-clone-name
(your-clone-name) C:Program FilesArcGISProbinPythonenvs>
conda install deep-learning-essentials
y et appuyez sur Enter
proswap your-clone-name
your-clone-name comme environnement Python actif et vous devriez désormais pouvoir utiliser les outils d'apprentissage en profondeur.Si vous travaillez dans un environnement déconnecté, téléchargez les packages de métapackages requis à partir des liens ci-dessous et suivez les instructions sous les étapes d'installation répertoriées sur la page du package. Les packages placent les bases des modèles d'apprentissage profond dans l'emplacement d'installation spécifié, éliminant ainsi le besoin d'accès à Internet lors de la formation de modèles d'apprentissage profond dans ArcGIS.
| Forfaits de base |
|---|
| Pack ArcGIS Deep Learning Backbones |
| Package ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, partie 1 v1.0.0 |
| Package ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, partie 2 v1.0.0 |
| Package ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, partie 3 v1.0.0 |
| Package ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, partie 4 v1.0.0 |
| Package ArcGIS SAM Backbones 1.0.0 |
| Pack ArcGIS Mistral Backbone |
| ArcGIS Polygon Segmentation Post-Traitement Backbone |
Une fois que vous avez installé les bibliothèques de Deep Learning, vous pouvez utiliser les outils de Deep Learning pour entraîner des modèles de Deep Learning géospatiaux. Vous pouvez également en savoir plus sur les capacités du module arcgis.learn qui fournit un accès spécialisé à de nombreux modèles géospatiaux au-delà de ceux directement disponibles en tant qu'outils de géotraitement. Enfin, vous pouvez ajouter l'une des bibliothèques ci-dessus à vos propres flux de travail, en important les packages répertoriés ci-dessous.
Une collection d’ateliers techniques de la conférence Esri sur l’apprentissage profond :
La plupart des packages inclus dans le programme d'installation des bibliothèques Deep Learning fonctionneront immédiatement sur n'importe quelle configuration de machine. Par exemple, PyTorch peut éventuellement tirer parti d'un GPU, mais se contentera d'exécuter ses calculs sur le CPU si aucun GPU n'est disponible. Cependant, le calcul du GPU est nettement plus rapide et certains packages tels que TensorFlow dans cette distribution ne fonctionneront qu'avec un GPU pris en charge. CUDA, ou Compute Unified Device Architecture, est une plate-forme informatique à usage général pour les GPU, une exigence pour les outils d'apprentissage en profondeur actuels basés sur GPU.
| Exigence du GPU | Soutenu |
|---|---|
| Type de processeur graphique | NVIDIA avec CUDA Compute Capability 5.0 minimum, 6.1 ou version ultérieure recommandée. Consultez la liste des cartes compatibles CUDA pour déterminer la capacité de calcul d'un GPU. |
| Pilote GPU | Pilotes GPU NVIDIA : la version 527.41 ou supérieure est requise. |
| Mémoire graphique dédiée † | minimum : 4 Go recommandé : 8 Go ou plus, en fonction de l'architecture du modèle d'apprentissage profond et de la taille du lot utilisé |
† La mémoire GPU, contrairement à la mémoire système, n'est pas accessible « virtuellement ». Si une formation de modèle consomme plus de mémoire GPU que celle dont vous disposez, elle échouera. La mémoire GPU est également partagée entre toutes les utilisations de la machine, de sorte que les projets Pro ouverts avec des cartes et d'autres applications peuvent limiter la mémoire disponible pour une utilisation avec ces outils.
Un pilote GPU obsolète entraînera l'échec des outils d'apprentissage en profondeur avec des erreurs d'exécution indiquant que CUDA n'est pas installé ou qu'une chaîne d'outils non prise en charge est présente. Vérifiez que vous disposez des pilotes GPU à jour directement fournis par NVIDIA.
Les outils de géotraitement utilisant le deep learning sont intégrés dans plusieurs zones du logiciel et nécessitent l'installation des extensions associées pour fonctionner :
| Outils | Extension |
|---|---|
| Formation, inférence et exploration de modèles | Analyste d'images |
| Classification des nuages de points | Analyste 3D |
| AutoML et analyse de texte | Avancé, aucune extension requise |
| Nom de la bibliothèque | Version | Description |
|---|---|---|
| absl-py | 2.1.0 | Bibliothèques communes de Python en rappel |
| accélérer | 0.33.0 | Accelerate donne accès à des bibliothèques numériques optimisées pour les performances sur les processeurs Intel et les GPU NVidia |
| toxicomane | 2.4.0 | Fournit un dictionnaire dont les éléments peuvent être définis à l'aide de la syntaxe des attributs et des éléments. |
| affine | 2.3.0 | Matrices décrivant la transformation affine du plan |
| aiohttp | 3.9.5 | Framework client/serveur http asynchrone (asyncio) |
| signal aérien | 1.2.0 | Une liste des rappels asynchrones enregistrés |
| albumentations | 1.0.3 | Bibliothèque d'augmentation d'images rapide et flexible |
| alambic | 1.8.1 | Un outil de migration de base de données pour SQLAlchemy |
| om | 3.9.1 | Codec vidéo Alliance pour les médias ouverts |
| stupéfier | 1.6.3 | Un analyseur AST pour Python |
| écritures atomiques | 1.4.0 | Le fichier atomique écrit pour Python |
| bits et octets | 0.43.3 | Grands modèles de langage accessibles via la quantification en k bits pour PyTorch. |
| bloc | 1.21.3 | Une bibliothèque de compression de blocage, de brassage et sans perte qui peut être plus rapide que memcpy() |
| booster | 1.82.0 | Boost fournit des bibliothèques sources C++ portables évaluées par des pairs |
| blanche | 0.6.0 | Générez des éléments HTML + JS riches à partir de Python |
| bzip2 | 1.0.8 | Compresseur de données de haute qualité |
| Caire | 1.18.2 | Une bibliothèque graphique 2D prenant en charge plusieurs périphériques de sortie |
| catalogue | 2.0.10 | Registres de fonctions ultra légers pour votre bibliothèque |
| chatboost | 1.2.3 | Augmentation du dégradé sur la bibliothèque d'arbres de décision |
| catégorie_encodeurs | 2.2.2 | Une collection de transformateurs Sklearn pour coder les variables catégorielles sous forme numérique |
| importer | 0.4.2 | Liaison Python C++ rapide |
| chars | 2.2.0 | CharLS, une implémentation de bibliothèque C++ JPEG-LS |
| plugins clic | 1.1.1 | Un module d'extension pour cliquer pour permettre l'enregistrement des commandes CLI via les points d'entrée setuptools |
| falaise | 3.8.0 | Cadre de formulation d'interface de ligne de commande |
| cligj | 0.7.2 | Cliquez sur les paramètres pour les interfaces de ligne de commande vers GeoJSON |
| cloudpathlib | 0.16.0 | Classes de style pathlib.Path pour interagir avec des fichiers dans différents services de stockage cloud. |
| cmaes | 0.8.2 | Optimisation de la boîte noire avec la stratégie d'évolution de l'adaptation de la matrice de covariance |
| cmd2 | 2.4.3 | Un outil pour créer des applications interactives en ligne de commande |
| bûches colorées | 15.0.1 | Sortie de terminal colorée pour le module de journalisation de Python |
| journal des couleurs | 5.0.1 | Formatage du journal avec des couleurs ! |
| couleur | 0.1.5 | Bibliothèque de manipulation de représentations de couleurs Python (RGB, HSL, web, ...) |
| confection | 0.1.4 | Le système de configuration le plus performant pour Python |
| boîte à outils cuda | 11.8.0 | La boîte à outils CUDA de NVIDIA |
| putain | 8.7.0.84 | Bibliothèque d'accélération de réseau neuronal profond cuDNN de NVIDIA |
| jouir | 0.4.11 | Bibliothèque de multiplication matricielle CUda |
| cymem | 2.0.6 | Gérer les appels vers calloc/free via Cython |
| cython | 3.0.10 | Le compilateur Cython pour écrire des extensions C pour le langage Python |
| cython-blis | 0.7.9 | Multiplication matricielle rapide en tant que bibliothèque Python autonome – aucune dépendance système ! |
| ensembles de données | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets est une bibliothèque ouverte d'ensembles de données PNL. |
| dav1d | 1.2.1 | Le décodeur AV1 le plus rapide sur toutes les plateformes |
| les essentiels du deep learning | 3.4 | Vaste collection de packages d'apprentissage en profondeur |
| descartes | 1.1.0 | Utiliser des objets géométriques comme chemins et correctifs matplotlib |
| détreg | 1.0.0 | Wrapper PyTorch pour les fonctions CUDA d'attention déformable à plusieurs échelles |
| aneth | 0.3.7 | Sérialiser tout Python (presque) |
| arbre dm | 0.1.7 | Une bibliothèque pour travailler avec des structures de données imbriquées |
| dtreeviz | 1.3.7 | Visualisation de l'arbre de décision |
| einops | 0.7.0 | Une nouvelle saveur d’opérations d’apprentissage profond |
| coffrets-ensembles | 1.0.8 | Méthodes d'assemblage de boîtes à partir de modèles de détection d'objets |
| expatrié | 2.6.3 | Bibliothèque d'analyseurs XML Expat en C |
| apprendre équitablement | 0.8.0 | Évaluation simple et facile de l’équité et atténuation des injustices |
| fastaï | 1.0.63 | fastai rend l'apprentissage en profondeur avec PyTorch plus rapide, plus précis et plus facile |
| progrès rapide | 0.2.3 | Une barre de progression simple et rapide pour Jupyter Notebook et console |
| texte rapide | 0.9.2 | Classification efficace des textes et apprentissage de la représentation |
| ffmpeg | 7.0.0 | Solution multiplateforme pour enregistrer, convertir et diffuser de l'audio et de la vidéo |
| verrouillage de fichier | 3.13.1 | Un verrou de fichier indépendant de la plate-forme |
| Fiona | 1.9.6 | L'API soignée, agile et simple d'OGR pour les programmeurs Python |
| feu | 0.4.0 | Une bibliothèque pour créer des CLI à partir d'absolument n'importe quel objet Python |
| folium | 0.14.0 | Créez de belles cartes avec Leaflet.js et Python |
| fribidi | 1.0.10 | L'implémentation gratuite de l'algorithme bidirectionnel Unicode |
| liste gelée | 1.4.0 | Une structure de type liste qui implémente collections.abc.MutableSequence |
| gast | 0.5.3 | Python AST qui résume la version Python sous-jacente |
| gdown | 5.2.0 | Téléchargez des fichiers volumineux depuis Google Drive. |
| géopandas | 1.0.1 | Extensions géographiques pandas, package de base |
| base de géopandas | 1.0.1 | Extensions géographiques pandas, métapaquet |
| géos | 3.12.1 | Un portage C++ de Java Topology Suite (JTS) |
| getopt-win32 | 0,1 | Un portage de getopt pour Visual C++ |
| drapeaux | 2.2.2 | Une bibliothèque C++ qui implémente le traitement des indicateurs de ligne de commande |
| giflib | 5.2.1 | Bibliothèque pour lire et écrire des images GIF |
| désinvolte | 2.78.4 | Fournit les éléments de base des applications pour les bibliothèques et les applications écrites en C. |
| outils glib | 2.78.4 | Fournit des blocs de construction d'applications de base pour les bibliothèques et les applications écrites en C, des outils de ligne de commande |
| authentification google | 2.29.0 | Bibliothèque d'authentification Google pour Python |
| google-auth-oauthlib | 0.5.2 | Bibliothèque d'authentification Google, intégration oauthlib avec google-auth |
| google-pâtes | 0.2.0 | pasta est une bibliothèque de refactorisation Python basée sur AST |
| gputil | 1.4.0 | Statut du GPU NVIDIA de Python |
| graphite2 | 1.3.14 | Un système de « polices intelligentes » qui gère les complexités des langues moins connues du monde |
| visualisation graphique | 8.1.0 | Logiciel de visualisation de graphiques Open Source |
| mise à la terredino-py | 0.4.0 | détecteur d'objets ouvert |
| grpcio | 1.46.3 | Framework RPC basé sur HTTP/2 |
| gts | 0.7.6 | Bibliothèque de surfaces triangulées GNU |
| h3-py | 3.7.6 | Système d'indexation géospatiale hiérarchique hexagonale H3 |
| harfbuzz | 4.3.0 | Un moteur de mise en forme de texte OpenType |
| câlinface_hub | 0.24.3 | Bibliothèque client pour télécharger et publier des modèles sur le hub huggingface.co |
| respectueux des humains | 10,0 | Sortie conviviale pour les interfaces texte utilisant Python |
| icu | 73.1 | Composants internationaux pour Unicode |
| codecs d'images | 2023.1.23 | Codecs de transformation, de compression et de décompression d'images |
| imageio | 2.33.1 | Une bibliothèque Python pour lire et écrire des données d'image |
| imgaug | 0.4.0 | Augmentation d'image pour les expériences d'apprentissage automatique |
| inplace-abn | 1.1.0 | BatchNorm activé sur place |
| joblib | 1.4.2 | Fonction Python en tant que tâches de pipeline |
| js2py | 0,74 | Traducteur JavaScript vers Python et interpréteur JavaScript écrit en Python 100% pur. |
| jxrlib | 1.1 | jxrlib - Bibliothèque JPEG XR de Microsoft, construite à partir de sources hébergées par Debian. |
| kéras | 2.13.1 | Bibliothèque d'apprentissage profond pour Theano et TensorFlow |
| codes de langue | 3.3.0 | Étiquete et compare les langues humaines de manière standardisée |
| alouette | 1.1.2 | une bibliothèque d'analyse moderne |
| laspy | 1.7.1 | Une bibliothèque Python pour lire, modifier et créer des fichiers LAS |
| paresseux_loader | 0,4 | Chargez facilement des sous-packages et des fonctions à la demande |
| lcms2 | 2.16 | Le petit système de gestion des couleurs |
| lerc | 3.0 | Compression raster à erreur limitée |
| Libaec | 1.0.4 | Bibliothèque de codage d'entropie adaptative |
| libavif | 1.1.1 | Une implémentation C conviviale et portable du format de fichier image AV1 |
| libboost | 1.82.0 | Bibliothèques sources C++ portables gratuites évaluées par des pairs |
| libclang | 14.0.6 | En-têtes et bibliothèques de développement pour le compilateur Clang |
| libclang13 | 14.0.6 | En-têtes et bibliothèques de développement pour le compilateur Clang |
| libcurl | 8.9.1 | Outil et bibliothèque pour transférer des données avec la syntaxe URL |
| libffi | 3.4.4 | Bibliothèque d'interface de fonction étrangère portable |
| libgd | 2.3.3 | Bibliothèque pour la création dynamique d'images |
| libglib | 2.78.4 | Fournit les éléments de base des applications pour les bibliothèques et les applications écrites en C. |
| libiconv | 1.16 | Convertir du texte entre différents encodages |
| libnghttp2 | 1.62.1 | Bibliothèque HTTP/2C |
| libopencv | 4.8.1 | Bibliothèque de logiciels de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique |
| libspatialindex | 1.9.3 | Cadre extensible pour une indexation spatiale robuste |
| bibliothèque | 1.5.3 | Transport sécurisé et fiable |
| libuv | 1.40.0 | E/S asynchrones multiplateformes |
| libwebp | 1.3.2 | Bibliothèque d'images WebP |
| libwebp-base | 1.3.2 | Bibliothèque d'images WebP, bibliothèque de base minimale |
| libxgboost | 2.0.3 | Boosting de dégradé extrême |
| libzopfli | 1.0.3 | Une bibliothèque de compression pour une compression deflate ou zlib très bonne mais lente |
| lumièregbm | 4.3.0 | LightGBM est un framework d'amélioration de gradient qui utilise des algorithmes d'apprentissage basés sur des arbres |
| llvmlite | 0.42.0 | Une liaison python LLVM légère pour écrire des compilateurs JIT |
| mako | 1.2.3 | Bibliothèque de modèles écrite en Python |
| classifier la carte | 2.5.0 | Schémas de classification des cartes choroplèthes |
| réduction | 3.4.1 | Implémentation Python de Markdown |
| démarque-it-py | 2.2.0 | Portage Python de markdown-it. Analyse Markdown, bien faite ! |
| mdurl | 0.1.0 | Utilitaires d'URL pour l'analyseur markdown-it-py |
| supervisé par mljar | 0.11.2 | Pipeline d'apprentissage automatique automatisé avec ingénierie de fonctionnalités et réglage des hyper-paramètres |
| mmcv | 2.0.1 | Fondation de vision par ordinateur OpenMMLab |
| mmdet | 3.1.0 | Boîte à outils et benchmark de détection OpenMMLab |
| mmdet3d | 1.2.0 | Plateforme de nouvelle génération pour la détection générale d'objets 3D |
| moteur | 0.8.5 | Moteur de projets OpenMMLab |
| segmentation mm | 1.1.2 | boîte à outils et benchmark de segmentation sémantique |
| motmétrie | 1.1.3 | Benchmarker plusieurs trackers d'objets (MOT) en Python |
| multidict | 6.0.4 | Paires clé-valeur où les clés sont triées et peuvent se reproduire |
| multiprocessus | 0.70.15 | meilleur multitraitement et multithreading en python |
| croquer | 2.5.0 | Un dictionnaire accessible par points (à la manière des objets JavaScript) |
| murmurhash | 1.0.7 | Une fonction de hachage non cryptographique |
| nb_conda_kernels | 2.5.1 | Lancez les noyaux Jupyter pour tout environnement conda installé |
| apprentissage structuré neuronal | 1.4.0 | Entraîner des réseaux de neurones avec des signaux structurés |
| syntaxe_ninja | 1.7.2 | Module Python pour générer des fichiers .ninja |
| numba | 0.59.1 | Compilateur Python dynamique compatible NumPy utilisant LLVM |
| nuscenes-devkit | 1.1.3 | Le devkit du jeu de données nuScenes |
| nvidia-ml-py3 | 7.352.0 | Liaisons Python à la bibliothèque de gestion NVIDIA |
| onnx | 1.13.1 | Bibliothèque ouverte d'échange de réseaux neuronaux |
| onnx-tf | 1.9.0 | Backend Tensorflow expérimental pour ONNX |
| onnxruntime | 1.18.1 | Accélérateur d'inférence et de formation ML haute performance, bibliothèque Python |
| onnxruntime-cpp | 1.18.1 | Accélérateur d'inférence et de formation ML haute performance, runtime C++ |
| ouvrir cv | 4.8.1 | Bibliothèque de logiciels de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique |
| ouvrir jpeg | 2.5.0 | Un codec JPEG 2000 open source écrit en C |
| opt-einsum | 3.3.0 | Optimisation des fonctions einsum dans NumPy, Tensorflow, Dask et plus encore avec l'optimisation de l'ordre de contraction |
| optuna | 3.0.4 | Un framework d'optimisation d'hyperparamètres |
| pango | 1.50.7 | Moteur de mise en page et de rendu du texte |
| pathétique | 0.10.3 | Une interface Path pour le stockage local et dans le bucket cloud |
| pbr | 5.6.0 | Le caractère raisonnable de la construction Python |
| pccm | 0.4.11 | Gestionnaire de code Python C++ |
| pcre2 | 10h42 | Correspondance de modèles d'expressions régulières utilisant la même syntaxe et la même sémantique que Perl 5 |
| Pixman | 0.43.4 | Une bibliothèque logicielle de bas niveau pour la manipulation des pixels |
| comploter | 5.20.0 | Une bibliothèque graphique interactive basée sur un navigateur pour Python |
| portail | 2.3.0 | Portalocker est une bibliothèque permettant de fournir une API simple pour le verrouillage de fichiers. |
| portaudio | 19.6.0 | Une bibliothèque d'E/S audio multiplateforme et open source |
| pré-préparé | 3.0.6 | Table de hachage Cython pour les clés pré-hachées |
| jolie table | 2.1.0 | Afficher les données tabulaires dans un format de tableau ASCII visuellement attrayant |
| projet4 | 9.4.1 | Bibliothèque logicielle de transformation de coordonnées PROJ |
| py-boost | 1.82.0 | Bibliothèques sources C++ portables gratuites évaluées par des pairs |
| py-opencv | 4.8.1 | Bibliothèque de logiciels de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique |
| py-xgboost | 2.0.3 | Liaisons Python pour la bibliothèque XGBoost d'amplification de dégradé évolutive, portable et distribuée |
| pyasn1 | 0.4.8 | Types et codecs ASN.1 |
| modules pyasn1 | 0.2.8 | Une collection de modules de protocoles basés sur ASN.1 |
| pycocotools | 2.0.7 | API Python pour l'ensemble de données MS-COCO |
| pyjsparser | 2.7.1 | Analyseur javascript rapide (basé sur esprima.js) |
| pyopenssl | 24.2.1 | Module wrapper Python autour de la bibliothèque OpenSSL |
| cyberclip | 1.8.2 | Un module de presse-papiers multiplateforme pour Python |
| pyproj | 3.6.1 | Interface Python vers la bibliothèque PROJ4 pour les transformations cartographiques |
| pyquaternion | 0.9.9 | Bibliothèque Pythonique pour représenter et utiliser des quaternions |
| pyrreadline3 | 3.4.1 | Une implémentation python de GNU readline, modernisée |
| python-flatbuffers | 23.5.26 | Bibliothèque d'exécution Python à utiliser avec le format de sérialisation Flatbuffers |
| python-graphviz | 0.20.1 | Interface Python simple pour Graphviz |
| périphérique sonore python | 0.4.4 | Jouer et enregistrer du son avec Python |
| python-tzdata | 2023.3 | Fournisseur de données de fuseau horaire IANA |
| python-xxhash | 2.0.2 | Liaison Python pour xxHash |
| torche | 2.0.1 | PyTorch est une bibliothèque de tenseurs optimisée pour l'apprentissage en profondeur utilisant des GPU et des CPU |
| pywin32 | 305 | Extensions Python pour Windows |
| rastério | 1.3.10 | Rasterio lit et écrit des jeux de données raster géospatiales |
| riche | 13.3.5 | Afficher du texte enrichi, des tableaux, des barres de progression, la coloration syntaxique, des démarques et bien plus encore sur le terminal |
| rsa | 4.7.2 | Implémentation RSA en Python pur |
| arbre | 1.0.1 | Index spatial R-Tree pour Python SIG |
| tenseurs de sécurité | 0.4.2 | Sérialisation Tensor rapide et sûre |
| Samgéo | 3.4 | Une collection des packages essentiels pour travailler avec la pile Segment Geospatial (samgeo). |
| image scikit | 0.22.0 | Routines de traitement d'image pour SciPy |
| scikit-apprendre | 1.3.0 | Un ensemble de modules Python pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données |
| intrigue scikit | 0.3.7 | Traçage pour les objets scikit-learn |
| segmenter n'importe quoi | 1.0 | Un package Python non officiel pour le modèle Segment Anything de Meta AI |
| segment-n'importe quoi-hq | 0,3 | Package Python officiel pour segmenter n'importe quoi en haute qualité |
| segment-géospatial | 0.10.2 | Un package Python pour segmenter les données géospatiales avec le Segment Anything Model (SAM) |
| morceau de phrase | 0.1.99 | Tokeniseur et détokeniseur de texte non supervisé |
| forme | 0.42.1 | Une approche unifiée pour expliquer le résultat de tout modèle d'apprentissage automatique |
| galbé | 2.0.5 | Objets géométriques, prédicats et opérations |
| Shellingham | 1.5.0 | Outil pour détecter les coques environnantes |
| trancheuse | 0.0.7 | Un petit paquet pour de gros tranches |
| smart_open | 5.2.1 | Bibliothèque Python pour un streaming efficace de fichiers volumineux |
| câlins | 1.4.7 | Les Snuggs sont des expressions S pour NumPy |
| espace | 3.7.2 | Traitement du langage naturel de qualité industrielle |
| héritage spatial | 3.0.12 | Fonctions et architectures héritées de spaCy NLP pour une compatibilité ascendante |
| enregistreurs spacy | 1.0.4 | Enregistreurs alternatifs pour la formation sur le pipeline spaCy |
| spconv | 2.3.6 | Convolution spatiale clairsemée |
| sérieusement | 2.4.8 | Utilitaires de sérialisation modernes hautes performances pour Python |
| débardeur | 5.1.0 | Gérer les plugins dynamiques pour les applications Python |
| surveillance | 0.6.0 | Un ensemble d'utilitaires faciles à utiliser qui seront utiles dans tout projet de vision par ordinateur |
| tabuler | 0.9.0 | Joli-imprimer des données tabulaires en Python, une bibliothèque et un utilitaire de ligne de commande |
| à déterminer | 2021.8.0 | Bibliothèque de threads abstraits de haut niveau |
| ténacité | 8.2.3 | Réessayez une fonction irrégulière chaque fois qu'une exception se produit jusqu'à ce qu'elle fonctionne |
| tableau tenseur | 2.13.0 | TensorBoard vous permet de regarder Tensors Flow |
| serveur de données tensorboard | 0.7.0 | Serveur de données pour TensorBoard |
| tensorboard-plugin-avec | 1.6.0 | Plugin TensorBoard de l'outil What-If |
| tableau tenseurx | 2.6.2.2 | TensorBoardX vous permet de regarder Tensors Flow sans Tensorflow |
| flux tensoriel | 2.13.0 | TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique |
| tensorflow-addons | 0.22.0 | Fonctionnalité supplémentaire utile pour TensorFlow |
| estimateur de flux tensoriel | 2.13.0 | Estimateur TensorFlow |
| tensorflow-hub | 0.16.1 | Une bibliothèque pour l'apprentissage par transfert en réutilisant des parties de modèles TensorFlow |
| tensorflow-io-gcs-système de fichiers | 0.31.0 | Extensions des ensembles de données, du streaming et du système de fichiers |
| optimisation du modèle tensorflow | 0.7.5 | Boîte à outils d'optimisation de modèle TensorFlow |
| tensorflow-probabilité | 0.20.1 | TensorFlow Probability est une bibliothèque de raisonnement probabiliste et d'analyse statistique dans TensorFlow. |
| termecouleur | 2.1.0 | Formatage des couleurs ANSII pour la sortie dans le terminal |
| tables de terminaux | 3.1.0 | Générez des tableaux simples dans les terminaux à partir d'une liste imbriquée de chaînes |
| tflite-model-maker | 0.3.4 | Une bibliothèque de personnalisation de modèles pour les applications sur appareil |
| support tflite | 0.4.4 | Prise en charge de TensorFlow Lite pour le déploiement de modèles TFLite sur des appareils ombiles |
| mince | 8.2.2 | Apprenez des modèles multiclasses très clairsemés |
| pool de threadsctl | 3.5.0 | Assistants Python pour contrôler les pools de threads des bibliothèques natives |
| fichier tiff | 2023.4.12 | Lire et écrire des fichiers TIFF |
| Tim | 0.4.12 | Modèles d'images PyTorch |
| tokeniseurs | 0.19.1 | Tokenizers rapides et à la pointe de la technologie, optimisés pour la recherche et la production |
| amas de torches | 1.6.3 | Bibliothèque d'extensions d'algorithmes de cluster de graphiques hautement optimisés à utiliser dans PyTorch |
| torche-géométrique | 2.4.0 | Bibliothèque d'extensions d'apprentissage profond géométrique pour PyTorch |
| diffusion de la torche | 2.1.2 | Bibliothèque d'extensions d'opérations de mise à jour clairsemée (scatter et segment) hautement optimisées |
| torche rare | 0.6.18 | Bibliothèque d'extensions d'opérations matricielles clairsemées optimisées avec prise en charge d'Autograd |
| torche-spline-conv | 1.2.2 | Implémentation PyTorch de l'opérateur de convolution basé sur spline de SplineCNN |
| vision de la torche | 0.15.2 | Ensembles de données et modèles d'images et de vidéos pour l'apprentissage profond au flambeau |
| torchvision-cpp | 0.15.2 | Ensembles de données et modèles d'images et de vidéos pour le torch deep learning, interface C++ |
| transformateurs | 4.43.4 | Traitement du langage naturel de pointe pour TensorFlow 2.0 et PyTorch |
| trimesh | 2.35.39 | Importez, exportez, traitez, analysez et visualisez des maillages triangulaires. |
| typeguard | 2.12.1 | Vérificateur de type d'exécution pour Python |
| dactylographe | 0.9.0 | Une bibliothèque pour créer des applications CLI |
| dactylographie | 3.10.0.0 | Astuces de type pour Python - rétroportage pour Python <3.5 |
| tzlocal | 5.2 | objet tzinfo pour le fuseau horaire local |
| wasabi | 0.9.1 | Une boîte à outils légère d’impression et de formatage de console |
| belette | 0.3.4 | Un système de flux de travail petit et simple |
| travail | 3.0.3 | La bibliothèque d'utilitaires Python WSGI |
| nuage de mots | 1.9.3 | Un petit générateur de nuages de mots en Python |
| xgboost | 2.0.3 | Bibliothèque de gradient boosting (GBDT, GBRT ou GBM) évolutive, portable et distribuée |
| xmltodict | 0.13.0 | Donne l'impression de travailler avec XML comme si vous travailliez avec JSON |
| xxhash | 0.8.0 | Algorithme de hachage extrêmement rapide |
| servicesxyz | 2022.9.0 | Source des fournisseurs de tuiles XYZ |
| Yapf | 0.40.2 | Un formateur pour les fichiers Python |
| Yarl | 1.9.3 | Encore une autre bibliothèque d'URL |
| zfp | 1.0.0 | Bibliothèque pour tableaux numériques compressés prenant en charge l'accès aléatoire en lecture et en écriture à haut débit |
| _py-xgboost-mutex | 2.0 | Métapaquet pour sélectionner l'implémentation souhaitée de XGBoost |
| Nom de la bibliothèque | Version | Description |
|---|---|---|
| absl-py | 2.1.0 | Bibliothèques communes de Python en rappel |
| toxicomane | 3.4.0 | Fournit un dictionnaire dont les éléments peuvent être définis à l'aide de la syntaxe des attributs et des éléments. |
| affine | 2.3.0 | Matrices décrivant la transformation affine du plan |
| aiohttp | 3.9.5 | Framework client/serveur http asynchrone (asyncio) |
| signal aérien | 1.2.0 | Une liste des rappels asynchrones enregistrés |
| albumentations | 1.0.3 | Bibliothèque d'augmentation d'images rapide et flexible |
| alambic | 1.8.1 | Un outil de migration de base de données pour SQLAlchemy |
| types annotés | 0.6.0 | Types de contraintes réutilisables à utiliser avec le typage.Annoté |
| om | 3.6.0 | Codec vidéo Alliance pour les médias ouverts |
| stupéfier | 1.6.3 | Un analyseur AST pour Python |
| écritures atomiques | 1.4.0 | Le fichier atomique écrit pour Python |
| bloc | 1.21.3 | Une bibliothèque de compression de blocage, de brassage et sans perte qui peut être plus rapide que memcpy() |
| booster | 1.82.0 | Boost fournit des bibliothèques sources C++ portables évaluées par des pairs |
| blanche | 0.6.0 | Générez des éléments HTML + JS riches à partir de Python |
| bzip2 | 1.0.8 | Compresseur de données de haute qualité |
| Caire | 1.16.0 | Une bibliothèque graphique 2D prenant en charge plusieurs périphériques de sortie |
| catalogue | 2.0.10 | Registres de fonctions ultra légers pour votre bibliothèque |
| chatboost | 1.2.3 | Augmentation du dégradé sur la bibliothèque d'arbres de décision |
| catégorie_encodeurs | 2.2.2 | Une collection de transformateurs Sklearn pour coder les variables catégorielles sous forme numérique |
| importer | 0.4.2 | Liaison Python C++ rapide |
| chars | 2.2.0 | CharLS, une implémentation de bibliothèque C++ JPEG-LS |
| plugins clic | 1.1.1 | Un module d'extension pour cliquer pour permettre l'enregistrement des commandes CLI via les points d'entrée setuptools |
| falaise | 3.8.0 | Cadre de formulation d'interface de ligne de commande |
| cligj | 0.7.2 | Cliquez sur les paramètres pour les interfaces de ligne de commande vers GeoJSON |
| cloudpathlib | 0.16.0 | Classes de style pathlib.Path pour interagir avec des fichiers dans différents services de stockage cloud. |
| cmaes | 0.8.2 | Optimisation de la boîte noire avec la stratégie d'évolution de l'adaptation de la matrice de covariance |
| cmd2 | 2.4.3 | Un outil pour créer des applications interactives en ligne de commande |
| bûches colorées | 15.0.1 | Sortie de terminal colorée pour le module de journalisation de Python |
| journal des couleurs | 5.0.1 | Formatage du journal avec des couleurs ! |
| couleur | 0.1.5 | Bibliothèque de manipulation de représentations de couleurs Python (RGB, HSL, web, ...) |
| confection | 0.1.4 | Le système de configuration le plus performant pour Python |
| boîte à outils cuda | 11.8.0 | La boîte à outils CUDA de NVIDIA |
| putain | 8.7.0.84 | Bibliothèque d'accélération de réseau neuronal profond cuDNN de NVIDIA |
| jouir | 0.4.11 | Bibliothèque de multiplication matricielle CUda |
| cymem | 2.0.6 | Gérer les appels vers calloc/free via Cython |
| cython | 3.0.10 | Le compilateur Cython pour écrire des extensions C pour le langage Python |
| cython-blis | 0.7.9 | Multiplication matricielle rapide en tant que bibliothèque Python autonome – aucune dépendance système ! |
| ensembles de données | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets est une bibliothèque ouverte d'ensembles de données PNL. |
| dav1d | 1.2.1 | Le décodeur AV1 le plus rapide sur toutes les plateformes |
| les essentiels du deep learning | 3.3 | Vaste collection de packages d'apprentissage en profondeur |
| descartes | 1.1.0 | Utiliser des objets géométriques comme chemins et correctifs matplotlib |
| détreg | 1.0.0 | Wrapper PyTorch pour les fonctions CUDA d'attention déformable à plusieurs échelles |
| aneth | 0.3.7 | Sérialiser tout Python (presque) |
| arbre dm | 0.1.7 | Une bibliothèque pour travailler avec des structures de données imbriquées |
| dtreeviz | 1.3.7 | Visualisation de l'arbre de décision |
| einops | 0.7.0 | Une nouvelle saveur d’opérations d’apprentissage profond |
| coffrets-ensembles | 1.0.8 | Méthodes d'assemblage de boîtes à partir de modèles de détection d'objets |
| expatrié | 2.6.0 | Bibliothèque d'analyseurs XML Expat en C |
| apprendre équitablement | 0.8.0 | Évaluation simple et facile de l’équité et atténuation des injustices |
| fastaï | 1.0.63 | fastai rend l'apprentissage en profondeur avec PyTorch plus rapide, plus précis et plus facile |
| progrès rapide | 0.2.3 | Une barre de progression simple et rapide pour Jupyter Notebook et console |
| texte rapide | 0.9.2 | Classification efficace des textes et apprentissage de la représentation |
| ffmpeg | 6.1.1 | Solution multiplateforme pour enregistrer, convertir et diffuser de l'audio et de la vidéo |
| verrouillage de fichier | 3.13.1 | Un verrou de fichier indépendant de la plate-forme |
| Fiona | 1.9.5 | L'API soignée, agile et simple d'OGR pour les programmeurs Python |
| feu | 0.4.0 | Une bibliothèque pour créer des CLI à partir d'absolument n'importe quel objet Python |
| folium | 0.14.0 | Créez de belles cartes avec Leaflet.js et Python |
| configuration de police | 2.14.1 | Une bibliothèque pour configurer et personnaliser l'accès aux polices |
| fribidi | 1.0.10 | L'implémentation gratuite de l'algorithme bidirectionnel Unicode |
| liste gelée | 1.4.0 | Une structure de type liste qui implémente collections.abc.MutableSequence |
| gast | 0.5.3 | Python AST qui résume la version Python sous-jacente |
| gdown | 4.7.1 | Téléchargez des fichiers volumineux depuis Google Drive. |
| géopandas | 0.14.1 | Extensions géographiques pandas, package de base |
| base de géopandas | 0.14.1 | Extensions géographiques pandas, métapaquet |
| géos | 3.12.1 | Un portage C++ de Java Topology Suite (JTS) |
| getopt-win32 | 0,1 | Un portage de getopt pour Visual C++ |
| drapeaux | 2.2.2 | Une bibliothèque C++ qui implémente le traitement des indicateurs de ligne de commande |
| giflib | 5.2.1 | Bibliothèque pour lire et écrire des images GIF |
| désinvolte | 2.78.4 | Fournit les éléments de base des applications pour les bibliothèques et les applications écrites en C. |
| outils glib | 2.78.4 | Fournit des blocs de construction d'applications de base pour les bibliothèques et les applications écrites en C, des outils de ligne de commande |
| authentification google | 2.29.0 | Bibliothèque d'authentification Google pour Python |
| google-auth-oauthlib | 0.5.2 | Bibliothèque d'authentification Google, intégration oauthlib avec google-auth |
| google-pâtes | 0.2.0 | pasta est une bibliothèque de refactorisation Python basée sur AST |
| gputil | 1.4.0 | État du GPU NVIDIA de Python |
| graphite2 | 1.3.14 | Un système de "police intelligente" qui gère les complexités des langues moins connues du monde |
| graphiquement | 8.1.0 | Logiciel de visualisation du graphique open source |
| GroundingDino-Py | 0.4.0 | Détecteur d'objets à set ouvert |
| grpcio | 1.46.3 | Framework RPC basé sur HTTP / 2 |
| gts | 0.7.6 | Bibliothèque de surface triangulée GNU |
| H3-Py | 3.7.6 | H3 Système d'indexation géospatiale hiérarchique hexagonale |
| harfbuzz | 4.3.0 | Un moteur de mise en forme de texte OpenType |
| HuggingFace_Hub | 0.20.3 | Bibliothèque client pour télécharger et publier des modèles sur le hub huggingface.co |
| avec les amis de l'homme | 10,0 | Sortie amicale humaine pour les interfaces de texte à l'aide de Python |
| icu | 68.1 | Composants internationaux pour Unicode |
| ImageCodecs | 2023.1.23 | Codecs de transformation, de compression et de décompression d'image |
| image | 2.33.1 | Une bibliothèque Python pour lire et écrire des données d'image |
| imgaug | 0.4.0 | Augmentation de l'image pour les expériences d'apprentissage automatique |
| Inplace-ABN | 1.1.0 | Batchnorm activé en place |
| joblib | 1.4.0 | Python fonctionne comme des travaux de pipeline |
| js2py | 0,74 | JavaScript à Python Traductor & JavaScript Interpréteur écrit en 100% pur python. |
| jxrlib | 1.1 | JXRLIB - Bibliothèque JPEG XR par Microsoft, construite à partir de sources hébergées de Debian. |
| kéras | 2.13.1 | Bibliothèque d'apprentissage en profondeur pour Theano et Tensorflow |
| gélifiants | 3.3.0 | Étiquette et compare les langues humaines de manière standardisée |
| alouette | 1.1.2 | Une bibliothèque d'analyse moderne |
| lâché | 1.7.1 | Une bibliothèque Python pour lire, modifier et créer des fichiers Las |
| Lazy_loader | 0,3 | Chargez facilement les sous-packages et fonctions à la demande |
| lcms2 | 2.12 | Le petit système de gestion des couleurs |
| ler | 3.0 | Compression raster d'erreur limitée |
| libaec | 1.0.4 | Bibliothèque de codage d'entropie adaptative |
| libavif | 0.11.1 | Une implémentation C amicale et portable du format de fichier d'image AV1 |
| libboost | 1.82.0 | Bibliothèques de source C ++ portables à comité de lecture gratuites |
| libclang | 14.0.6 | En-têtes de développement et bibliothèques du compilateur Clang |
| libclang13 | 14.0.6 | En-têtes de développement et bibliothèques du compilateur Clang |
| libcurl | 8.6.0 | Outil et bibliothèque pour transférer des données avec la syntaxe URL |
| libffi | 3.4.4 | Bibliothèque d'interface à fonction étrangère portable |
| libgd | 2.3.3 | Bibliothèque pour la création dynamique d'images |
| libglib | 2.78.4 | Fournit des blocs de construction d'applications de base pour les bibliothèques et les applications écrites en C |
| libiconv | 1.16 | Convertir le texte entre différents encodages |
| libnghttp2 | 1.59.0 | Bibliothèque HTTP / 2 C |
| libopencv | 4.8.1 | Bibliothèque de logiciels de vision informatique et d'apprentissage automatique |
| libspatialindex | 1.9.3 | Cadre extensible pour une indexation spatiale robuste |
| libsrt | 1.4.4 | Transport sécurisé et fiable |
| libuv | 1.40.0 | E / S asynchrone multiplateforme |
| libwebp | 1.3.2 | Bibliothèque d'images webp |
| base libwebp | 1.3.2 | Bibliothèque d'images Webp, bibliothèque de base minimale |
| libxgboost | 2.0.3 | Boîtement de gradient extrême |
| libzopfli | 1.0.3 | Une bibliothèque de compression pour une compression très bonne mais lente de dégonflage ou de zlib |
| LightGBM | 4.3.0 | LightGBM est un cadre de renforcement du gradient qui utilise des algorithmes d'apprentissage à base d'arbres |
| llvmlite | 0.42.0 | Une liaison LLVM Python légère pour écrire des compilateurs JIT |
| mako | 1.2.3 | Bibliothèque de modèles écrits en python |
| mapclassifier | 2.5.0 | Schémas de classification pour les cartes Choropleth |
| réduction | 3.4.1 | Python Implémentation de Markdown |
| Markdown-it-py | 2.2.0 | Python Port de Markdown-it. Analyse de marque, bien fait! |
| mdurl | 0.1.0 | URL Utilitaires pour l'analyseur de marquage-it-py |
| superficiel en mljar | 0.11.2 | Pipeline d'apprentissage automatique avec ingénierie des fonctionnalités et réglage des hyper-paramètres |
| mmcv | 2.0.1 | Fondation OpenMmLab Computer Vision |
| mmdet | 3.1.0 | Boîte à outils de détection OpenMMLAB et référence |
| mmdet3d | 1.2.0 | Plateforme de prochaine génération pour la détection d'objets 3D générale |
| Mmengine | 0,8,5 | Moteur de projets OpenMmLab |
| segmentation mm | 1.1.2 | Boîte à outils de segmentation sémantique et référence |
| Motmetrics | 1.1.3 | Benchmark plusieurs trackers d'objets (MOT) dans Python |
| multidict | 6.0.4 | Paires de valeurs de clé où les clés sont triées et peuvent se reproduire |
| multiprocessement | 0,70,15 | Mieux multiprocessement et multithreading à Python |
| croquer | 2.5.0 | Un dictionnaire accessible à DOT (à la javascript des objets) |
| murmurhash | 1.0.7 | Une fonction de hachage non criptographique |
| nb_conda_kernels | 2.3.1 | Lancez les grains de jupyter pour tout environnement conda installé |
| apprentissage neural-structuré | 1.4.0 | Former des réseaux de neurones avec des signaux structurés |
| ninja_syntax | 1.7.2 | Module Python pour générer des fichiers .Ninja |
| numba | 0,59.1 | Compilateur Python dynamique Numpy Aware Using LLVM |
| nuscenes-devkit | 1.1.3 | Le Devkit de l'ensemble de données nuscenes |
| nvidia-ml-py3 | 7.352.0 | Liaisons Python à la bibliothèque de gestion Nvidia |
| onnx | 1.13.1 | Bibliothèque d'échange de réseaux de neurones ouverts |
| onnx-tf | 1.9.0 | Backend expérimental TensorFlow pour ONNX |
| onnxruntime | 1.17.1 | Plate-plateforme, Haute performance ML Inférence et accélérateur de formation |
| opencv | 4.8.1 | Bibliothèque de logiciels de vision informatique et d'apprentissage automatique |
| openjpeg | 2.5.0 | Un codec JPEG 2000 open source écrit en c |
| opt-einsum | 3.3.0 | Optimiser les fonctions d'Einsum dans Numpy, Tensorflow, en daste, et plus encore avec l'optimisation de l'ordre de contraction |
| optuna | 3.0.4 | Un cadre d'optimisation hyperparamètre |
| pango | 1.50.7 | Disposition de texte et moteur de rendu |
| patron | 0.10.3 | Une interface de chemin pour le stockage local et cloud |
| pbr | 5.6.0 | Python Créer un caractère raisonnable |
| PCCM | 0.4.11 | Gestionnaire de code Python C ++ |
| pcre2 | 10.42 | Correspondance du modèle d'expression régulière en utilisant la même syntaxe et la même sémantique que Perl 5 |
| pic | 0,42.2 | Une bibliothèque de logiciels de bas niveau pour la manipulation de pixels |
| tracer | 5.20.0 | Une bibliothèque graphique interactive basée sur un navigateur pour Python |
| porte-parcours | 2.3.0 | Portalocker est une bibliothèque pour fournir une API facile à lier le verrouillage. |
| Portaudio | 19.6.0 | Une bibliothèque transformatrice, open-source et audio I / S |
| pressé | 3.0.6 | Table de hachage cython pour les clés pré-hash |
| joli | 2.1.0 | Afficher les données tabulaires dans un format de table ASCII visuellement attrayant |
| proj4 | 9.3.1 | Bibliothèque de logiciels de transformation de coordonnées proj |
| py-boost | 1.82.0 | Bibliothèques de source C ++ portables à comité de lecture gratuites |
| py-opencv | 4.8.1 | Bibliothèque de logiciels de vision informatique et d'apprentissage automatique |
| py-xgboost | 2.0.3 | Bénérations Python pour la bibliothèque XGBOost évolutive, portable et distribuée |
| pyasn1 | 0.4.8 | Types et codecs ASN. |
| modules pyasn1 | 0.2.8 | Une collection de modules de protocoles basés sur ASN. |
| pycocotools | 2.0.7 | API Python pour l'ensemble de données MS-COCO |
| pydatique | 2.4.2 | Validation des données et gestion des paramètres à l'aide de type python |
| noyau | 2.10.1 | Validation des données et gestion des paramètres à l'aide de Python Type Hinting, Package Core |
| pyjspathser | 2.7.1 | Parser JavaScript rapide (basé sur Esprima.js) |
| pyperclip | 1.8.2 | Un module de presse-papiers multiplateforme pour python |
| pyproj | 3.6.1 | Interface Python à la bibliothèque ProJ4 pour les transformations cartographiques |
| pyquaternion | 0.9.9 | Bibliothèque pythonique pour représenter et utiliser les quaternions |
| pyreadline3 | 3.4.1 | Une implression python de la lecture GNU, modernisée |
| python-tbuffers | 23.5.26 | Python Runtime Library pour une utilisation avec le format de sérialisation FlatBuffers |
| python-graphviz | 0.20.1 | Interface Python simple pour Graphviz |
| python-sonddevice | 0.4.4 | Jouer et enregistrer le son avec Python |
| python-tzdata | 2023.3 | Fournisseur de données de fuseau horaire IANA |
| python-xxhash | 2.0.2 | Liaison python pour xxhash |
| torche | 2.0.1 | Pytorch est une bibliothèque de tensor optimisée pour l'apprentissage en profondeur à l'aide de GPU et de processeurs |
| pywin32 | 305 | Extensions python pour Windows |
| rasterio | 1.3.9 | Rasterio lit et écrit des ensembles de données de raster géospatial |
| riche | 13.3.5 | Rendre le texte riche, les tables, les barres de progression, la mise en évidence de la syntaxe, la bassexuelle et plus au terminal |
| rsa | 4.7.2 | Implémentation RSA pur-python |
| rtree | 1.0.1 | Index spatial R-Tree pour Python SIG |
| Safettenseurs | 0.4.2 | Sérialisation du tenseur rapide et sûr |
| samgeo | 3.3 | Une collection des packages essentiels pour travailler avec la pile géospatiale du segment (SAMGEO). |
| scikit-image | 0.22.0 | Routines de traitement d'image pour Scipy |
| scikit-apprend | 1.3.0 | Un ensemble de modules Python pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données |
| scikit-intrigue | 0.3.7 | Traçage pour les objets Scikit-Learn |
| segmenter n'importe quoi | 1.0 | Un package Python non officiel pour le segment de Meta Ai |
| segment-anything-hq | 0,3 | Package Python officiel pour segment tout ce qui est de haute qualité |
| segment géospatial | 0.10.2 | Un package Python pour segmenter les données géospatiales avec le modèle de segment tout (SAM) |
| phrase | 0.1,99 | Tokenizer de texte non supervisé et détokenzer |
| forme | 0.42.1 | Une approche unifiée pour expliquer la sortie de tout modèle d'apprentissage automatique |
| galbé | 2.0.1 | Objets géométriques, prédicats et opérations |
| Shellingham | 1.5.0 | Outil pour détecter la coquille environnante |
| trancheuse | 0.0.7 | Un petit paquet pour le gros tranchage |
| smart_open | 5.2.1 | Bibliothèque Python pour un streaming efficace de fichiers volumineux |
| câlins | 1.4.7 | Les tonneaux sont des expressions S pour Numpy |
| espace | 3.7.2 | Traitement du langage naturel de force industrielle |
| lâche spacieuse | 3.0.12 | Fonctions et architectures héritées SPACY NLP pour la compatibilité vers l'arrière |
| entrepreneurs | 1.0.4 | Locteurs alternatifs pour la formation de pipeline spacy |
| spconv | 2.3.6 | Convolution sparse sparse |
| srsly | 2.4.8 | Utilitaires de sérialisation haute performance modernes pour Python |
| débardeur | 5.1.0 | Gérer les plugins dynamiques pour les applications Python |
| surveillance | 0.6.0 | Un ensemble d'utilisations faciles à utiliser qui seront utiles dans tout projet de vision informatique |
| tabuler | 0.9.0 | Données tabulaires assez imprimées dans Python, une bibliothèque et une utilité en ligne de commande |
| TBB | 2021.8.0 | Bibliothèque de filetage abstrait de haut niveau |
| ténacité | 8.2.2 | Réessayer une fonction feuilletée chaque fois qu'une exception se produit jusqu'à ce qu'elle fonctionne |
| tensorboard | 2.13.0 | Tensorboard vous permet de regarder les tenseurs couler |
| Tensorboard-Data-Server | 0.7.0 | Serveur de données pour Tensorboard |
| tensorboard-plagin-wit | 1.6.0 | What-if Tensorboard Plugin |
| Tensorboardx | 2.6.2.2 | Tensorboardx vous permet de regarder les tenseurs couler sans tensorflow |
| flux tensoriel | 2.13.0 | Tensorflow est une bibliothèque d'apprentissage automatique |
| Tensorflow-Addons | 0.22.0 | Fonctionnalité supplémentaire utile pour TensorFlow |
| Tensorflow-Estimator | 2.13.0 | Estimateur de TensorFlow |
| Tensorflow-Hub | 0.16.1 | Une bibliothèque pour l'apprentissage du transfert en réutilisant des parties des modèles TensorFlow |
