deep learning frameworks
Deep Learning Libraries installer for ArcGIS Pro 2.8
ArcGIS Pro、Server、および ArcGIS API for Python にはすべて、AI とディープ ラーニングを使用して、フィーチャ抽出、ピクセル分類、フィーチャ分類などの地理空間問題を解決するためのツールが含まれています。このインストーラーには、深層学習および機械学習タスクを実行するための PyTorch、TensorFlow、Fast.ai、scikit-learn などのコンポーネントの幅広いコレクション (合計 254 個のパッケージのコレクション) が含まれています。これらのパッケージは、ArcGIS API for Python 内のarcgis.learnモジュールを使用して、ディープ ラーニング トレーニング ツールや対話型オブジェクト検出で使用でき、独自のスクリプトやツールに直接インポートできます。このコレクションのツールのほとんどはどのマシンでも動作しますが、一般的な深層学習ワークフローには最新の NVIDIA グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) が必要であり、問題のサイズは利用可能な GPU メモリによって制限されます。要件セクションを参照してください。
このインストーラーは、含まれているすべてのパッケージを Pro と Server の両方に付属しているデフォルトのarcgispro-py3環境に追加します。ツールの使用を開始するために追加の環境は必要ありません。カスタム環境を作成する場合は、これらのパッケージも含まれるため、独自のカスタム環境でも同じツールを使用できます。
このインストーラーと ArcGIS で有効になるワークフローの種類の例については、UC 2020 プレナリーのビデオ「AI & Deep Learning」を参照してください。
重要
ディープ ラーニング ライブラリと ArcGIS ソフトウェアのバージョンを一致させることで、互換性を確保します。以前のバージョンからアップグレードするには、まず、以下の手順に従って、ディープ ラーニング ライブラリと ArcGIS ソフトウェアの両方をアンインストールします。
Windows の場合:
製品のアーカイブをダウンロードしたら、Zip ファイルを新しい場所に解凍し、Windows 上で Windows インストーラー (例: ProDeepLearning.msi ) を実行します。これにより、ディープ ラーニング フレームワークがデフォルトのarcgispro-py3 Python 環境にインストールされますが、このインストールを実行する前に作成したカスタム環境にはインストールされません。インストール後、後続のクローンには完全な深層学習パッケージ セットも含まれます。 (Zip ファイル内から .MSI を開くだけでなく) ファイルを抽出する必要があります。そうしないと、インストーラーはその内容を見つけることができません。インストール後、アーカイブ ファイルとインストーラー ファイルは削除できます。
サーバー Linux の場合:
tar xvf <file>.tar.gzなどを使用して .tar.gz アーカイブを抽出し、 DeepLearning-Setup.shスクリプトを実行します。 Server 10.9 以前の場合、これにより、Server ランタイム環境内にパッケージ セットが作成されます。 Server 10.9.1 以降、このインストールにより、 <Server Install>/framework/runtime/deeplearningに新しいdeeplearning環境が作成され、ディープ ラーニング パッケージはすべてネイティブ Linux 実装になります。次に、 <Server Install>/arcgis/server/usr/init_user_param.shファイル内のARCGIS_CONDA_DEEPLEARNING変数のコメントを解除して更新し、ArcGIS Server を再起動します。
以前のバージョンからのアップグレード:
以前のリリースからアップグレードする場合、最も安全なアップグレード方法は、製品とディープ ラーニング インストーラーの両方をアンインストールして再インストールすることです。たとえば、Pro 3.2 から Pro 3.3 にアップグレードするには:
C:Program FilesArcGISProbinPythonenvsarcgispro-py3またはインストール先の同等の場所にまだ存在するファイルを直接削除します。これらは、以前に変更された環境から残っている可能性があります。これらの手順を完了すると、デフォルトのarcgispro-py3環境に含まれるディープ ラーニング パッケージ セットを含むクリーンな Pro インストールが完了するはずです。
手動インストール:
| 次の手順に従うと、認定されていないパッケージ セットがインストールされます | |
|---|---|
| 必ずデフォルトの Python 環境のクローンを作成して、インストールをバックアップしてください (以下を参照) |
Python Command Promptウィンドウを開きます。Startメニューで検索することも、製品のインストール フォルダーから起動することもできます。Python Command Prompt 3を検索します。--pinnedを忘れないでください!)`conda create -n your-clone-name --clone arcgispro-py3 --pinned
activate your-clone-name
(your-clone-name) C:Program FilesArcGISProbinPythonenvs>
conda install deep-learning-essentials
yと入力してEnterを押します。
proswap your-clone-name
your-clone-nameがアクティブな Python 環境として起動され、ディープ ラーニング ツールを使用できるようになります。切断された環境で作業する場合は、以下のリンクから必要なメタパッケージ パッケージをダウンロードし、パッケージのページにリストされているインストール手順の指示に従ってください。このパッケージは、指定されたインストール場所にディープ ラーニング モデルのバックボーンを配置するため、ArcGIS でディープ ラーニング モデルをトレーニングするときにインターネット アクセスの必要がなくなります。
| バックボーンパッケージ |
|---|
| ArcGIS Deep Learning Backbones パッケージ |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones Part 1 v1.0.0 パッケージ |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones Part 2 v1.0.0 パッケージ |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones Part 3 v1.0.0 パッケージ |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones Part 4 v1.0.0 パッケージ |
| ArcGIS SAM Backbones 1.0.0 パッケージ |
| ArcGIS Mistral Backbone パッケージ |
| ArcGIS ポリゴン セグメンテーションの後処理バックボーン |
深層学習ライブラリをインストールしたら、深層学習ツールを使用して地理空間深層学習モデルをトレーニングできるようになります。また、ジオプロセシング ツールとして直接利用できるものを超えて、多くの地理空間モデルへの特殊なアクセスを提供する arcgis.learn モジュールの機能についても詳しく知ることができます。最後に、以下にリストされているパッケージをインポートすることで、上記のライブラリのいずれかを独自のワークフローに追加できます。
深層学習に関する Esri カンファレンスの技術ワークショップのコレクション:
Deep Learning Libraries インストーラーに含まれるパッケージのほとんどは、そのままの状態でどのようなマシン構成でも動作します。たとえば、PyTorch はオプションで GPU を利用できますが、GPU が利用できない場合は CPU での計算の実行に戻ります。ただし、GPU 計算は大幅に高速であり、このディストリビューションの TensorFlow などの一部のパッケージは、サポートされている GPU でのみ動作します。 CUDA (Compute Unified Device Architecture) は、GPU 用の汎用コンピューティング プラットフォームであり、現在の GPU を利用した深層学習ツールの要件です。
| GPU要件 | サポートされています |
|---|---|
| GPUの種類 | CUDA コンピューティング機能を備えた NVIDIA 5.0 以降、6.1 以降を推奨。 GPU の計算能力を確認するには、CUDA 対応カードのリストを参照してください。 |
| GPUドライバー | NVIDIA GPU ドライバー - バージョン 527.41 以降が必要です。 |
| 専用グラフィックスメモリ† | 最小: 4GB 推奨: 8 GB 以上 (深層学習モデルのアーキテクチャと使用するバッチ サイズに応じて) |
† GPU メモリは、システム メモリとは異なり、「仮想的に」アクセスできません。モデルのトレーニングが利用可能な量を超える GPU メモリを消費すると、トレーニングは失敗します。 GPU メモリもマシンのすべての用途で共有されるため、マップやその他のアプリケーションを含む Pro プロジェクトを開くと、これらのツールで使用できるメモリが制限される可能性があります。
GPU ドライバーが古いと、深層学習ツールが失敗し、CUDA がインストールされていないか、サポートされていないツールチェーンが存在することを示すランタイム エラーが発生します。 NVIDIA から直接提供された最新の GPU ドライバーがあることを確認してください。
深層学習を使用したジオプロセシング ツールはソフトウェアの複数の領域に統合されており、機能するには関連する拡張機能がインストールされている必要があります。
| ツール | 拡大 |
|---|---|
| モデルのトレーニング、推論、探索 | 画像アナリスト |
| 点群の分類 | 3Dアナリスト |
| AutoML とテキスト分析 | 高度な機能、拡張機能は不要 |
| 図書館名 | バージョン | 説明 |
|---|---|---|
| absl-py | 2.1.0 | Abseil Python 共通ライブラリ |
| 加速する | 0.33.0 | Accelerate は、Intel CPU および NVidia GPU のパフォーマンスに最適化された数値ライブラリへのアクセスを提供します |
| 中毒者 | 2.4.0 | 属性と項目の両方の構文を使用して項目を設定できる辞書を提供します |
| アフィン | 2.3.0 | 平面のアフィン変換を記述する行列 |
| aiohttp | 3.9.5 | 非同期 http クライアント/サーバー フレームワーク (asyncio) |
| アイオシグナル | 1.2.0 | 登録された非同期コールバックのリスト |
| アルバムメンテーション | 1.0.3 | 高速かつ柔軟な画像拡張ライブラリ |
| アレンビック | 1.8.1 | SQLAlchemy 用のデータベース移行ツール |
| あーん | 3.9.1 | Alliance for Open Media ビデオ コーデック |
| アストゥンパース | 1.6.3 | Python 用の AST アンパーサー |
| アトミックライト | 1.4.0 | Python 用のアトミック ファイル書き込み |
| ビットサンドバイト | 0.43.3 | PyTorch の k ビット量子化を介して大規模言語モデルにアクセス可能。 |
| ブロック | 1.21.3 | memcpy()より高速なブロッキング、シャッフル、ロスレス圧縮ライブラリ |
| ブースト | 1.82.0 | Boost はピアレビュー済みのポータブル C++ ソース ライブラリを提供します |
| ブランカ | 0.6.0 | Python からリッチ HTML + JS 要素を生成 |
| bzip2 | 1.0.8 | 高品質データ圧縮機 |
| カイロ | 1.18.2 | 複数の出力デバイスをサポートする 2D グラフィックス ライブラリ |
| カタログ | 2.0.10 | ライブラリ用の超軽量関数レジストリ |
| キャットブースト | 1.2.3 | デシジョン ツリー ライブラリの勾配ブースティング |
| カテゴリエンコーダー | 2.2.2 | カテゴリカル変数を数値としてエンコードするためのコレクション sklearn トランスフォーマー |
| cインポート | 0.4.2 | 高速 C++ Python バインディング |
| チャールズ | 2.2.0 | CharLS、C++ JPEG-LS ライブラリ実装 |
| クリックプラグイン | 1.1.1 | クリックして setuptools エントリポイント経由で CLI コマンドを登録できるようにする拡張モジュール |
| 崖 | 3.8.0 | コマンドラインインターフェース作成フレームワーク |
| クリジ | 0.7.2 | GeoJSON へのコマンド ライン インターフェイスの [params] をクリックします。 |
| クラウドパスライブラリ | 0.16.0 | pathlib.さまざまなクラウド ストレージ サービス内のファイルを操作するための Path スタイルのクラス。 |
| センチメートル | 0.8.2 | 共分散行列適応進化戦略によるブラックボックス最適化 |
| cmd2 | 2.4.3 | インタラクティブなコマンドラインアプリを構築するためのツール |
| カラーログ | 15.0.1 | Python のロギング モジュールの色付きターミナル出力 |
| カラーログ | 5.0.1 | ログを色でフォーマット！ |
| 色 | 0.1.5 | Python カラー表現操作ライブラリ (RGB、HSL、Web など) |
| 菓子 | 0.1.4 | Python 用の最も優れた構成システム |
| クダツールキット | 11.8.0 | NVIDIA の CUDA ツールキット |
| くどい | 8.7.0.84 | NVIDIA の cuDNN ディープ ニューラル ネットワーク アクセラレーション ライブラリ |
| ごっくん | 0.4.11 | CUda行列乗算ライブラリ |
| サイム | 2.0.6 | Cython を介して calloc/free への呼び出しを管理する |
| サイトン | 3.0.10 | Python 言語の C 拡張機能を作成するための Cython コンパイラー |
| サイトンブリス | 0.7.9 | 自己完結型の Python ライブラリとしての高速行列乗算 – システム依存性なし! |
| データセット | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets は、NLP データセットのオープン ライブラリです。 |
| dav1d | 1.2.1 | すべてのプラットフォームで最速の AV1 デコーダ |
| ディープラーニングの必需品 | 3.4 | 深層学習パッケージの広範なコレクション |
| デカルト | 1.1.0 | 幾何学オブジェクトを matplotlib パスおよびパッチとして使用する |
| デトレグ | 1.0.0 | マルチスケールの変形可能なアテンションの CUDA 関数用の PyTorch ラッパー |
| ディル | 0.3.7 | Python のすべてを (ほぼ) シリアル化します。 |
| dmツリー | 0.1.7 | ネストされたデータ構造を操作するためのライブラリ |
| ドツリーヴィズ | 1.3.7 | デシジョンツリーの視覚化 |
| エイノプス | 0.7.0 | 深層学習操作の新しいフレーバー |
| アンサンブルボックス | 1.0.8 | 物体検出モデルからボックスをアンサンブルする方法 |
| 外国人 | 2.6.3 | C の Expat XML パーサー ライブラリ |
| フェアラーン | 0.8.0 | シンプルかつ簡単な公平性評価と不公平性の軽減 |
| ファスタイ | 1.0.63 | fastai は、PyTorch を使用したディープ ラーニングをより高速、より正確、そして簡単にします。 |
| 速い進歩 | 0.2.3 | Jupyter Notebook とコンソール用の高速かつシンプルな進行状況バー |
| ファーストテキスト | 0.9.2 | 効率的なテキスト分類と表現学習 |
| ffmpeg | 7.0.0 | オーディオとビデオを記録、変換、ストリーミングするためのクロスプラットフォーム ソリューション |
| ファイルロック | 3.13.1 | プラットフォームに依存しないファイルロック |
| フィオナ | 1.9.6 | OGR の Python プログラマー向けのすっきりとした、軽快な、実用的な API |
| 火 | 0.4.0 | あらゆる Python オブジェクトから CLI を作成するためのライブラリ |
| 葉面 | 0.14.0 | Leaflet.js と Python で美しい地図を作成する |
| フリビディ | 1.0.10 | Unicode 双方向アルゴリズムの無料実装 |
| 凍結リスト | 1.4.0 | collections.abc.MutableSequence を実装するリストのような構造 |
| ガス | 0.5.3 | 基盤となる Python バージョンを抽象化する Python AST |
| グダウン | 5.2.0 | Google ドライブから大きなファイルをダウンロードします。 |
| ジオパンダ | 1.0.1 | Geographic pandas 拡張機能、基本パッケージ |
| ジオパンダベース | 1.0.1 | 地理パンダ拡張機能、メタパッケージ |
| ジオス | 3.12.1 | Java Topology Suite (JTS) の C++ ポート |
| getopt-win32 | 0.1 | Visual C++ 用の getopt のポート |
| フラグ | 2.2.2 | コマンドラインのフラグ処理を実装する C++ ライブラリ |
| giflib | 5.2.1 | gif画像の読み書きのためのライブラリ |
| 口先だけの | 2.78.4 | C で記述されたライブラリおよびアプリケーションにコア アプリケーションのビルディング ブロックを提供します |
| グリブツール | 2.78.4 | C で記述されたライブラリおよびアプリケーションのコア アプリケーション構築ブロック、コマンド ライン ツールを提供します。 |
| Google認証 | 2.29.0 | Python 用の Google 認証ライブラリ |
| google-auth-oauthlib | 0.5.2 | Google 認証ライブラリ、oauthlib と google-auth の統合 |
| グーグルパスタ | 0.2.0 | pasta は AST ベースの Python リファクタリング ライブラリです |
| gputil | 1.4.0 | Python からの NVIDIA GPU ステータス |
| グラファイト2 | 1.3.14 | 世界中のあまり知られていない言語の複雑さを処理する「スマート フォント」システム |
| グラフビズ | 8.1.0 | オープンソースのグラフ視覚化ソフトウェア |
| グラウンディングディノパイ | 0.4.0 | 開集合物体検出器 |
| グルプシオ | 1.46.3 | HTTP/2 ベースの RPC フレームワーク |
| ＧＴＳ | 0.7.6 | GNU 三角曲面ライブラリ |
| h3-py | 3.7.6 | H3 六角形の階層型地理空間インデックス システム |
| ハーフバズ | 4.3.0 | OpenType テキスト整形エンジン |
| ハグフェイスハブ | 0.24.3 | Huggingface.co ハブでモデルをダウンロードして公開するためのクライアント ライブラリ |
| 人間に優しい | 10.0 | Python を使用したテキスト インターフェイスの人間に優しい出力 |
| icu | 73.1 | Unicode の国際コンポーネント |
| 画像コーデック | 2023.1.23 | 画像変換、圧縮、解凍コーデック |
| イメージイオ | 2.33.1 | 画像データを読み書きするための Python ライブラリ |
| 画像 | 0.4.0 | 機械学習実験のための画像拡張 |
| インプレースアブン | 1.1.0 | インプレースでアクティブ化された BatchNorm |
| ジョブリブ | 1.4.2 | パイプライン ジョブとしての Python 関数 |
| js2py | 0.74 | 100% 純粋な Python で書かれた JavaScript から Python へのトランスレーターおよび JavaScript インタープリター。 |
| jxrlib | 1.1 | jxrlib - Microsoft による JPEG XR ライブラリ。Debian がホストするソースから構築されています。 |
| ケラス | 2.13.1 | Theano および TensorFlow 用の深層学習ライブラリ |
| ラングコード | 3.3.0 | 標準化された方法で人間の言語にラベルを付けて比較します |
| ヒバリ | 1.1.2 | 最新の解析ライブラリ |
| うるさい | 1.7.1 | LAS ファイルの読み取り、変更、作成のための Python ライブラリ |
| 怠惰なローダー | 0.4 | サブパッケージと関数をオンデマンドで簡単にロード |
| lcms2 | 2.16 | Little カラーマネジメントシステム |
| ラーク | 3.0 | 制限付きエラーのラスター圧縮 |
| リベク | 1.0.4 | 適応エントロピーコーディングライブラリ |
| リバビフ | 1.1.1 | AV1 画像ファイル形式のフレンドリーでポータブルな C 実装 |
| リブブースト | 1.82.0 | 無料のピアレビュー済みポータブル C++ ソース ライブラリ |
| リブクラング | 14.0.6 | Clang コンパイラーの開発ヘッダーとライブラリ |
| libclang13 | 14.0.6 | Clang コンパイラーの開発ヘッダーとライブラリ |
| リブカール | 8.9.1 | URL 構文を使用してデータを転送するためのツールとライブラリ |
| リブフィ | 3.4.4 | 移植可能な外部関数インターフェースライブラリ |
| libgd | 2.3.3 | 画像を動的に作成するためのライブラリ |
| リブグリブ | 2.78.4 | C で記述されたライブラリおよびアプリケーションにコア アプリケーションのビルディング ブロックを提供します |
| リビコン | 1.16 | 異なるエンコーディング間でテキストを変換する |
| libnghttp2 | 1.62.1 | HTTP/2 C ライブラリ |
| libopencv | 4.8.1 | コンピュータービジョンおよび機械学習ソフトウェアライブラリ |
| libspatialindex | 1.9.3 | 堅牢な空間インデックス作成のための拡張可能なフレームワーク |
| libsrt | 1.5.3 | 安全で信頼性の高い輸送 |
| リブブ | 1.40.0 | クロスプラットフォームの非同期 I/O |
| リブウェブ | 1.3.2 | WebP画像ライブラリ |
| libwebpベース | 1.3.2 | WebP 画像ライブラリ、最小限の基本ライブラリ |
| libxgboost | 2.0.3 | 極端な勾配ブースティング |
| リブゾフリ | 1.0.3 | 非常に優れているが遅い deflate または zlib 圧縮のための圧縮ライブラリ |
| ライトGBM | 4.3.0 | LightGBM は、ツリーベースの学習アルゴリズムを使用する勾配ブースティング フレームワークです。 |
| llvmlite | 0.42.0 | JIT コンパイラを作成するための軽量の LLVM Python バインディング |
| マコ | 1.2.3 | Pythonで書かれたテンプレートライブラリ |
| 地図分類する | 2.5.0 | コロプレスマップの分類スキーム |
| 値下げ | 3.4.1 | PythonによるMarkdownの実装 |
| マークダウンイットパイ | 2.2.0 | markdown-it の Python ポート。マークダウン解析、正しく完了しました。 |
| mdurl | 0.1.0 | markdown-it-py パーサー用の URL ユーティリティ |
| mljar 監視付き | 0.11.2 | 特徴量エンジニアリングとハイパーパラメーター調整による自動化された機械学習パイプライン |
| mmcv | 2.0.1 | OpenMMLab コンピュータ ビジョン財団 |
| mmdet | 3.1.0 | OpenMMLab 検出ツールボックスとベンチマーク |
| mmdet3d | 1.2.0 | 一般的な 3D オブジェクト検出のための次世代プラットフォーム |
| メンエンジン | 0.8.5 | OpenMMLab プロジェクトのエンジン |
| mmセグメンテーション | 1.1.2 | セマンティック セグメンテーションのツールボックスとベンチマーク |
| 運動量計 | 1.1.3 | Python で複数のオブジェクト トラッカー (MOT) をベンチマークする |
| マルチディク | 6.0.4 | キーがソートされ、再出現できるキーと値のペア |
| マルチプロセス | 0.70.15 | Python でのマルチプロセッシングとマルチスレッドの向上 |
| むしゃむしゃする | 2.5.0 | ドットアクセス可能な辞書 (JavaScript オブジェクトのようなもの) |
| つぶやき | 1.0.7 | 非暗号化ハッシュ関数 |
| nb_conda_kernels | 2.5.1 | インストールされている conda 環境に対して Jupyter カーネルを起動します。 |
| 神経構造学習 | 1.4.0 | 構造化信号を使用してニューラル ネットワークをトレーニングする |
| 忍者構文 | 1.7.2 | .ninja ファイルを生成するための Python モジュール |
| ナンバ | 0.59.1 | LLVM を使用した NumPy 対応の動的 Python コンパイラ |
| nuscenes-devkit | 1.1.3 | nuScenes データセットの開発キット |
| nvidia-ml-py3 | 7.352.0 | NVIDIA 管理ライブラリへの Python バインディング |
| オンクス | 1.13.1 | オープンなニューラル ネットワーク交換ライブラリ |
| onnx-tf | 1.9.0 | ONNX 用の実験的な Tensorflow バックエンド |
| onnxランタイム | 1.18.1 | 高性能 ML 推論およびトレーニング アクセラレータ、Python ライブラリ |
| onnxruntime-cpp | 1.18.1 | 高性能 ML 推論およびトレーニング アクセラレータ、C++ ランタイム |
| opencv | 4.8.1 | コンピュータービジョンおよび機械学習ソフトウェアライブラリ |
| openjpeg | 2.5.0 | C で書かれたオープンソースの JPEG 2000 コーデック |
| オプトインサム | 3.3.0 | 短縮次数の最適化による NumPy、Tensorflow、Dask などの einsum 関数の最適化 |
| オプチュナ | 3.0.4 | ハイパーパラメータ最適化フレームワーク |
| パンゴ | 1.50.7 | テキストレイアウトとレンダリングエンジン |
| 哀れみ | 0.10.3 | ローカルおよびクラウドバケットストレージ用のパスインターフェイス |
| pbr | 5.6.0 | Python ビルドの妥当性 |
| pccm | 0.4.11 | Python C++ コードマネージャー |
| pcre2 | 10.42 | Perl 5 と同じ構文とセマンティクスを使用した正規表現パターン マッチング |
| ピクスマン | 0.43.4 | ピクセル操作のための低レベルのソフトウェア ライブラリ |
| 陰謀的に | 5.20.0 | Python 用のインタラクティブなブラウザベースのグラフ作成ライブラリ |
| ポータルロッカー | 2.3.0 | Portalocker は、ファイルをロックするための簡単な API を提供するライブラリです。 |
| ポルトオーディオ | 19.6.0 | クロスプラットフォーム、オープンソースのオーディオ I/O ライブラリ |
| プレシュド | 3.0.6 | 事前にハッシュされたキーの Cython ハッシュ テーブル |
| かなりテーブル | 2.1.0 | 表形式のデータを視覚的に魅力的な ASCII テーブル形式で表示します。 |
| プロジェクト4 | 9.4.1 | PROJ座標変換ソフトウェアライブラリ |
| py-ブースト | 1.82.0 | 無料のピアレビュー済みポータブル C++ ソース ライブラリ |
| py-opencv | 4.8.1 | コンピュータービジョンおよび機械学習ソフトウェアライブラリ |
| py-xgboost | 2.0.3 | スケーラブルでポータブルな分散型勾配ブースティング XGBoost ライブラリの Python バインディング |
| ピャスン1 | 0.4.8 | ASN.1のタイプとコーデック |
| pyasn1 モジュール | 0.2.8 | ASN.1ベースのプロトコルモジュールのコレクション |
| ピココツール | 2.0.7 | MS-COCO データセット用の Python API |
| pyjsparser | 2.7.1 | 高速 JavaScript パーサー (esprima.js ベース) |
| pyopenssl | 24.2.1 | OpenSSL ライブラリの Python ラッパー モジュール |
| パイパークリップ | 1.8.2 | Python 用のクロスプラットフォームのクリップボード モジュール |
| pyproj | 3.6.1 | 地図変換用の PROJ4 ライブラリへの Python インターフェイス |
| パイクォータニオン | 0.9.9 | クォータニオンを表現および使用するための Python ライブラリ |
| pyreadline3 | 3.4.1 | 最新化された GNU readline の Python 実装 |
| Python-フラットバッファー | 23.5.26 | Flatbuffers シリアル化形式で使用する Python ランタイム ライブラリ |
| python-graphviz | 0.20.1 | Graphviz 用のシンプルな Python インターフェイス |
| Python-サウンドデバイス | 0.4.4 | Python でサウンドを再生および録音する |
| python-tzdata | 2023.3 | IANA タイムゾーン データのプロバイダー |
| Python-xxhash | 2.0.2 | xxHash の Python バインディング |
| パイトーチ | 2.0.1 | PyTorch は、GPU と CPU を使用した深層学習用に最適化されたテンソル ライブラリです |
| pywin32 | 305 | Windows 用の Python 拡張機能 |
| ラステリオ | 1.3.10 | Rasterio は地理空間ラスター データセットの読み取りと書き込みを行います |
| リッチ | 13.3.5 | リッチテキスト、テーブル、プログレスバー、構文の強調表示、マークダウンなどをターミナルにレンダリングします。 |
| rsa | 4.7.2 | Pure-Python RSA 実装 |
| rツリー | 1.0.1 | Python GIS の R ツリー空間インデックス |
| セーフティテンサー | 0.4.2 | 高速かつ安全な Tensor シリアル化 |
| サムギョ | 3.4 | セグメント地理空間 (samgeo) スタックを操作するために必要なパッケージのコレクション。 |
| scikit イメージ | 0.22.0 | SciPy の画像処理ルーチン |
| scikit-learn | 1.3.0 | 機械学習とデータマイニング用の Python モジュールのセット |
| scikitプロット | 0.3.7 | scikit-learn オブジェクトのプロット |
| セグメント何でも | 1.0 | Meta AI のセグメント何でもモデル用の非公式 Python パッケージ |
| セグメント何でも本部 | 0.3 | あらゆるものを高品質でセグメント化するための公式 Python パッケージ |
| セグメント地理空間 | 0.10.2 | Segment Anything Model (SAM) を使用して地理空間データをセグメント化するための Python パッケージ |
| 文章 | 0.1.99 | 教師なしテキストトークナイザーとデトークナイザー |
| 形 | 0.42.1 | あらゆる機械学習モデルの出力を説明するための統一されたアプローチ |
| 形の良い | 2.0.5 | 幾何学的なオブジェクト、述語、演算 |
| シェリンガム | 1.5.0 | 周囲の砲弾を検出するツール |
| スライサー | 0.0.7 | 大きなスライスのための小さなパッケージ |
| スマートオープン | 5.2.1 | 大きなファイルを効率的にストリーミングするための Python ライブラリ |
| ぴったり | 1.4.7 | Snuggs は NumPy の S 式です |
| 広々とした | 3.7.2 | 業界最強の自然言語処理 |
| 宇宙遺産 | 3.0.12 | spaCy NLP のレガシー機能とアーキテクチャによる下位互換性 |
| スペースロガー | 1.0.4 | spaCy パイプライン トレーニング用の代替ロガー |
| spconv | 2.3.6 | 空間スパース畳み込み |
| 真面目な | 2.4.8 | Python 用の最新の高性能シリアル化ユーティリティ |
| スティーブドア | 5.1.0 | Python アプリケーションの動的プラグインを管理する |
| 監督 | 0.6.0 | あらゆるコンピューター ビジョン プロジェクトで役立つ、使いやすいユーティリティのセット |
| 表にする | 0.9.0 | Python、ライブラリ、コマンドライン ユーティリティで表形式データを整形印刷する |
| tbb | 2021.8.0 | 高レベルの抽象スレッド ライブラリ |
| 粘り強さ | 8.2.3 | 例外が発生するたびに不安定な関数を機能するまで再試行する |
| テンソルボード | 2.13.0 | TensorBoard を使用すると Tensor フローを監視できます |
| テンソルボードデータサーバー | 0.7.0 | TensorBoard 用データサーバー |
| tensorboard-plugin-wit | 1.6.0 | What-If ツール TensorBoard プラグイン |
| テンソルボードx | 2.6.2.2 | TensorBoardX を使用すると、Tensorflow なしで Tensor Flow を監視できます |
| テンソルフロー | 2.13.0 | TensorFlow は機械学習ライブラリです |
| テンソルフローアドオン | 0.22.0 | TensorFlow の便利な追加機能 |
| テンソルフロー推定器 | 2.13.0 | TensorFlow エスティメーター |
| テンソルフローハブ | 0.16.1 | TensorFlow モデルの一部を再利用した転移学習用ライブラリ |
| tensorflow-io-gcs-ファイルシステム | 0.31.0 | データセット、ストリーミング、ファイル システムの拡張機能 |
| テンソルフローモデルの最適化 | 0.7.5 | TensorFlow モデル最適化ツールキット |
| テンソルフロー確率 | 0.20.1 | TensorFlow Probability は、TensorFlow での確率論的推論と統計分析のためのライブラリです。 |
| 用語の色 | 2.1.0 | 端末での出力の ANSII カラー形式 |
| 端末テーブル | 3.1.0 | ネストされた文字列リストから端末で単純なテーブルを生成する |
| tflite-モデルメーカー | 0.3.4 | オンデバイス アプリケーション用のモデル カスタマイズ ライブラリ |
| tflite サポート | 0.4.4 | TensorFlow Lite TFLite モデルをモバイル デバイスにデプロイするためのサポート |
| 薄い | 8.2.2 | 超疎なマルチクラス モデルを学習する |
| スレッドプールctl | 3.5.0 | ネイティブ ライブラリのスレッドプールを制御する Python ヘルパー |
| ティフファイル | 2023.4.12 | TIFF ファイルの読み取りと書き込み |
| ティム | 0.4.12 | PyTorch イメージ モデル |
| トークナイザー | 0.19.1 | 研究と生産向けに最適化された高速な最先端のトークナイザー |
| トーチクラスター | 1.6.3 | PyTorch で使用する高度に最適化されたグラフ クラスター アルゴリズムの拡張ライブラリ |
| トーチ幾何学模様 | 2.4.0 | PyTorch 用の幾何学的な深層学習拡張ライブラリ |
| トーチ散布 | 2.1.2 | 高度に最適化されたスパース更新 (スキャッターおよびセグメント) 操作の拡張ライブラリ |
| たいまつのまばらな | 0.6.18 | autograd をサポートする最適化された疎行列演算の拡張ライブラリ |
| トーチスプライン変換 | 1.2.2 | SplineCNN のスプラインベースの畳み込み演算子の PyTorch 実装 |
| トーチビジョン | 0.15.2 | トーチディープラーニング用の画像とビデオのデータセットとモデル |
| トーチビジョン-cpp | 0.15.2 | トーチ深層学習用の画像とビデオのデータセットとモデル、C++ インターフェイス |
| 変圧器 | 4.43.4 | TensorFlow 2.0 および PyTorch のための最先端の自然言語処理 |
| トリメッシュ | 2.35.39 | 三角形メッシュをインポート、エクスポート、処理、分析、表示します。 |
| タイプガード | 2.12.1 | Python のランタイム型チェッカー |
| タイパー | 0.9.0 | CLI アプリケーションを構築するためのライブラリ |
| タイピング | 3.10.0.0 | Python のタイプ ヒント - Python<3.5 のバックポート |
| ツローカル | 5.2 | ローカルタイムゾーンのtzinfoオブジェクト |
| わさび | 0.9.1 | 軽量のコンソール印刷および書式設定ツールキット |
| イタチ | 0.3.4 | 小さくて簡単なワークフロー システム |
| ヴェルクツォウク | 3.0.3 | Python WSGI ユーティリティ ライブラリ |
| ワードクラウド | 1.9.3 | Python の小さなワード クラウド ジェネレーター |
| xgboost | 2.0.3 | スケーラブルでポータブルな分散型グラディエント ブースティング (GBDT、GBRT、または GBM) ライブラリ |
| xmltodict | 0.13.0 | XML を JSON で作業しているように感じさせます。 |
| xxハッシュ | 0.8.0 | 非常に高速なハッシュ アルゴリズム |
| xyzサービス | 2022.9.0 | XYZ タイル プロバイダーのソース |
| ヤップ | 0.40.2 | Python ファイル用のフォーマッタ |
| ヤール | 1.9.3 | さらに別の URL ライブラリ |
| zfp | 1.0.0 | 高スループットの読み取りおよび書き込みランダム アクセスをサポートする圧縮数値配列用のライブラリ |
| _py-xgboost-mutex | 2.0 | XGBoost の必要な実装を選択するためのメタパッケージ |
| 図書館名 | バージョン | 説明 |
|---|---|---|
| absl-py | 2.1.0 | Abseil Python 共通ライブラリ |
| 中毒者 | 3.4.0 | 属性と項目の両方の構文を使用して項目を設定できる辞書を提供します |
| アフィン | 2.3.0 | 平面のアフィン変換を記述する行列 |
| aiohttp | 3.9.5 | 非同期 http クライアント/サーバー フレームワーク (asyncio) |
| アイオシグナル | 1.2.0 | 登録された非同期コールバックのリスト |
| アルバムメンテーション | 1.0.3 | 高速かつ柔軟な画像拡張ライブラリ |
| アレンビック | 1.8.1 | SQLAlchemy 用のデータベース移行ツール |
| 注釈付きタイプ | 0.6.0 | 入力時に使用する再利用可能な制約タイプ。注釈付き |
| あーん | 3.6.0 | Alliance for Open Media ビデオ コーデック |
| アストゥンパース | 1.6.3 | Python 用の AST アンパーサー |
| アトミックライト | 1.4.0 | Python 用のアトミック ファイル書き込み |
| ブロック | 1.21.3 | memcpy()より高速なブロッキング、シャッフル、ロスレス圧縮ライブラリ |
| ブースト | 1.82.0 | Boost はピアレビュー済みのポータブル C++ ソース ライブラリを提供します |
| ブランカ | 0.6.0 | Python からリッチ HTML + JS 要素を生成 |
| bzip2 | 1.0.8 | 高品質データ圧縮機 |
| カイロ | 1.16.0 | 複数の出力デバイスをサポートする 2D グラフィックス ライブラリ |
| カタログ | 2.0.10 | ライブラリ用の超軽量関数レジストリ |
| キャットブースト | 1.2.3 | デシジョン ツリー ライブラリの勾配ブースティング |
| カテゴリエンコーダ | 2.2.2 | カテゴリカル変数を数値としてエンコードするためのコレクション sklearn トランスフォーマー |
| cインポート | 0.4.2 | 高速 C++ Python バインディング |
| チャールズ | 2.2.0 | CharLS、C++ JPEG-LS ライブラリ実装 |
| クリックプラグイン | 1.1.1 | クリックして setuptools エントリポイント経由で CLI コマンドを登録できるようにする拡張モジュール |
| 崖 | 3.8.0 | コマンドラインインターフェース作成フレームワーク |
| クリジ | 0.7.2 | GeoJSON へのコマンド ライン インターフェイスの [params] をクリックします。 |
| クラウドパスライブラリ | 0.16.0 | pathlib.さまざまなクラウド ストレージ サービス内のファイルを操作するための Path スタイルのクラス。 |
| センチメートル | 0.8.2 | 共分散行列適応進化戦略によるブラックボックス最適化 |
| cmd2 | 2.4.3 | インタラクティブなコマンドラインアプリを構築するためのツール |
| カラーログ | 15.0.1 | Python のロギング モジュールの色付きターミナル出力 |
| カラーログ | 5.0.1 | ログを色でフォーマット！ |
| 色 | 0.1.5 | Python カラー表現操作ライブラリ (RGB、HSL、Web など) |
| 菓子 | 0.1.4 | Python 用の最も優れた構成システム |
| クダツールキット | 11.8.0 | NVIDIA の CUDA ツールキット |
| くどい | 8.7.0.84 | NVIDIA の cuDNN ディープ ニューラル ネットワーク アクセラレーション ライブラリ |
| ごっくん | 0.4.11 | CUda行列乗算ライブラリ |
| サイム | 2.0.6 | Cython を介して calloc/free への呼び出しを管理する |
| サイトン | 3.0.10 | Python 言語の C 拡張機能を作成するための Cython コンパイラー |
| サイトンブリス | 0.7.9 | 自己完結型の Python ライブラリとしての高速行列乗算 – システム依存性なし! |
| データセット | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets は、NLP データセットのオープン ライブラリです。 |
| dav1d | 1.2.1 | すべてのプラットフォームで最速の AV1 デコーダ |
| ディープラーニングの必需品 | 3.3 | 深層学習パッケージの広範なコレクション |
| デカルト | 1.1.0 | 幾何学オブジェクトを matplotlib パスおよびパッチとして使用する |
| デトレグ | 1.0.0 | マルチスケールの変形可能なアテンションの CUDA 関数用の PyTorch ラッパー |
| ディル | 0.3.7 | Python のすべてを (ほぼ) シリアル化します。 |
| dmツリー | 0.1.7 | ネストされたデータ構造を操作するためのライブラリ |
| ドツリーヴィズ | 1.3.7 | デシジョンツリーの視覚化 |
| エイノプス | 0.7.0 | ディープラーニング操作の新しいフレーバー |
| アンサンブルボックス | 1.0.8 | 物体検出モデルからボックスをアンサンブルする方法 |
| 外国人 | 2.6.0 | C の Expat XML パーサー ライブラリ |
| フェアラーン | 0.8.0 | シンプルかつ簡単な公平性評価と不公平性の軽減 |
| ファスタイ | 1.0.63 | fastai は、PyTorch を使用したディープ ラーニングをより高速、より正確、そして簡単にします。 |
| 速い進歩 | 0.2.3 | Jupyter Notebook とコンソール用の高速でシンプルな進行状況バー |
| ファーストテキスト | 0.9.2 | 効率的なテキスト分類と表現学習 |
| ffmpeg | 6.1.1 | オーディオとビデオを記録、変換、ストリーミングするためのクロスプラットフォーム ソリューション |
| ファイルロック | 3.13.1 | プラットフォームに依存しないファイルロック |
| フィオナ | 1.9.5 | OGR の Python プログラマー向けのすっきりとした、軽快な、実用的な API |
| 火 | 0.4.0 | あらゆる Python オブジェクトから CLI を作成するためのライブラリ |
| 葉面 | 0.14.0 | Leaflet.js と Python で美しい地図を作成する |
| フォント設定 | 2.14.1 | フォントアクセスを設定およびカスタマイズするためのライブラリ |
| フリビディ | 1.0.10 | Unicode 双方向アルゴリズムの無料実装 |
| フローズンリスト | 1.4.0 | collections.abc.MutableSequence を実装するリストのような構造 |
| ガス | 0.5.3 | 基盤となる Python バージョンを抽象化する Python AST |
| グダウン | 4.7.1 | Google ドライブから大きなファイルをダウンロードします。 |
| ジオパンダ | 0.14.1 | Geographic pandas 拡張機能、基本パッケージ |
| ジオパンダベース | 0.14.1 | 地理パンダ拡張機能、メタパッケージ |
| ジオス | 3.12.1 | Java Topology Suite (JTS) の C++ ポート |
| getopt-win32 | 0.1 | Visual C++ 用の getopt のポート |
| フラグ | 2.2.2 | コマンドラインのフラグ処理を実装する C++ ライブラリ |
| giflib | 5.2.1 | gif画像の読み書きのためのライブラリ |
| 口先だけの | 2.78.4 | C で記述されたライブラリおよびアプリケーションのためのコア アプリケーション ビルディング ブロックを提供します |
| グリブツール | 2.78.4 | C で記述されたライブラリおよびアプリケーションのコア アプリケーション構築ブロック、コマンド ライン ツールを提供します。 |
| Google認証 | 2.29.0 | Python 用の Google 認証ライブラリ |
| google-auth-oauthlib | 0.5.2 | Google 認証ライブラリ、oauthlib と google-auth の統合 |
| グーグルパスタ | 0.2.0 | pasta は AST ベースの Python リファクタリング ライブラリです |
| gputil | 1.4.0 | Python からの NVIDIA GPU ステータス |
| グラファイト2 | 1.3.14 | 世界中のあまり知られていない言語の複雑さを処理する「スマート フォント」システム |
| グラフビズ | 8.1.0 | オープンソースのグラフ視覚化ソフトウェア |
| グラウンディングディノパイ | 0.4.0 | 開集合物体検出器 |
| グルプシオ | 1.46.3 | HTTP/2 ベースの RPC フレームワーク |
| ＧＴＳ | 0.7.6 | GNU 三角曲面ライブラリ |
| h3-py | 3.7.6 | H3六角形の階層地理索引システム |
| ハーフバズ | 4.3.0 | OpenTypeテキストシェーピングエンジン |
| huggingface_hub | 0.20.3 | huggingface.coハブにモデルをダウンロードして公開するクライアントライブラリ |
| 人間的な | 10.0 | Pythonを使用したテキストインターフェイスの人間に優しい出力 |
| icu | 68.1 | Unicodeの国際コンポーネント |
| ImageCodecs | 2023.1.23 | 画像変換、圧縮、および減圧コーデック |
| Imageio | 2.33.1 | 画像データを読み書きするためのPythonライブラリ |
| imgaug | 0.4.0 | 機械学習実験のための画像増強 |
| inplace-abn | 1.1.0 | インプレースアクティブ化されたBatchNorm |
| ジョブリブ | 1.4.0 | パイプラインジョブとしてのPython機能 |
| js2py | 0.74 | JavaScriptからPython Translator＆JavaScriptインタープリターから100％純粋なPythonで書かれています。 |
| jxrlib | 1.1 | JXRLIB -MicrosoftによるJPEG XRライブラリ、Debianホストのソースから構築されました。 |
| ケラス | 2.13.1 | TheanoとTensorflowの深い学習ライブラリ |
| ラングコード | 3.3.0 | 標準化された方法で人間の言語をラベルと比較します |
| ヒバリ | 1.1.2 | 現代の解析図書館 |
| laspy | 1.7.1 | LASファイルを読み、変更、作成するためのPythonライブラリ |
| lazy_loader | 0.3 | サブパッケージと機能をオンデマンドで簡単にロードできます |
| LCMS2 | 2.12 | リトルカラー管理システム |
| ラーク | 3.0 | 限られたエラーラスター圧縮 |
| リバエック | 1.0.4 | 適応エントロピーコーディングライブラリ |
| libavif | 0.11.1 | AV1画像ファイル形式のフレンドリーでポータブルC実装 |
| libboost | 1.82.0 | 無料のピアレビューされたポータブルC ++ソースライブラリ |
| libclang | 14.0.6 | Clangコンパイラ用の開発ヘッダーとライブラリ |
| libclang13 | 14.0.6 | Clangコンパイラ用の開発ヘッダーとライブラリ |
| libcurl | 8.6.0 | URL構文を使用してデータを転送するためのツールとライブラリ |
| リブフィ | 3.4.4 | 携帯用外国機能インターフェイスライブラリ |
| libgd | 2.3.3 | 画像の動的な作成のためのライブラリ |
| libglib | 2.78.4 | cで記述されたライブラリとアプリケーションにコアアプリケーションビルディングブロックを提供します |
| libiconv | 1.16 | 異なるエンコーディング間でテキストを変換します |
| libnghttp2 | 1.59.0 | HTTP/2 Cライブラリ |
| libopencv | 4.8.1 | コンピュータービジョンと機械学習ソフトウェアライブラリ |
| libspatialindex | 1.9.3 | 堅牢な空間インデックスのための拡張可能なフレームワーク |
| libsrt | 1.4.4 | 安全で信頼できる輸送 |
| libuv | 1.40.0 | クロスプラットフォーム非同期I/O |
| libwebp | 1.3.2 | Webp画像ライブラリ |
| libwebp-base | 1.3.2 | Webp画像ライブラリ、最小限のベースライブラリ |
| libxgboost | 2.0.3 | 極度のグラデーションブースト |
| libzopfli | 1.0.3 | 非常に良いが遅いデフレートまたはZlib圧縮のための圧縮ライブラリ |
| ライトGBM | 4.3.0 | LightGBMは、ツリーベースの学習アルゴリズムを使用するグラデーションブーストフレームワークです |
| llvmlite | 0.42.0 | JITコンパイラを作成するための軽量LLVM Pythonバインディング |
| マコ | 1.2.3 | Pythonで書かれたテンプレートライブラリ |
| MapClassify | 2.5.0 | コロプレスマップの分類スキーム |
| 値下げ | 3.4.1 | MarkdownのPython実装 |
| Markdown-it-py | 2.2.0 | Python Port of Markdown-It。マークダウンの解析、正しく行われました！ |
| mdurl | 0.1.0 | Markdown-It-PyパーサーのURLユーティリティ |
| Mljar-Supervised | 0.11.2 | 機能エンジニアリングとハイパーパラメータチューニングを備えた自動機械学習パイプライン |
| MMCV | 2.0.1 | OpenMMLab Computer Vision Foundation |
| mmdet | 3.1.0 | OpenMMLAB検出ツールボックスとベンチマーク |
| mmdet3d | 1.2.0 | 一般的な3Dオブジェクト検出のための次世代プラットフォーム |
| Mmengine | 0.8.5 | OpenMMLabプロジェクトのエンジン |
| mmsegmentation | 1.1.2 | セマンティックセグメンテーションツールボックスとベンチマーク |
| Motmetrics | 1.1.3 | Pythonの複数のオブジェクトトラッカー（MOT）ベンチマーク |
| Multidict | 6.0.4 | キーとキーのペアは、キーがソートされ、再発することができます |
| マルチプロセス | 0.70.15 | Pythonでのより優れたマルチプロセッシングとマルチスレッド |
| むしゃむしゃする | 2.5.0 | ドットアクセス可能な辞書（a la javascriptオブジェクト） |
| Murmurhash | 1.0.7 | 非暗号化ハッシュ関数 |
| nb_conda_kernels | 2.3.1 | インストールされているコンドラ環境のためにJupyterカーネルを起動します |
| 神経構造学習 | 1.4.0 | 構造化された信号でニューラルネットワークを訓練します |
| ninja_syntax | 1.7.2 | .ninjaファイルを生成するためのPythonモジュール |
| numba | 0.59.1 | LLVMを使用したNumpy Aware Dynamic Pythonコンパイラ |
| Nuscenes-devkit | 1.1.3 | NuscenesデータセットのDevkit |
| nvidia-ml-py3 | 7.352.0 | Nvidia Management LibraryへのPython Bindings |
| onnx | 1.13.1 | ニューラルネットワーク交換ライブラリを開きます |
| onnx-tf | 1.9.0 | ONNX用の実験的なTensorflowバックエンド |
| onnxランタイム | 1.17.1 | クロスプラットフォーム、高性能ML推論およびトレーニングアクセラレータ |
| opencv | 4.8.1 | コンピュータービジョンと機械学習ソフトウェアライブラリ |
| openjpeg | 2.5.0 | cで書かれたオープンソースJPEG 2000コーデック |
| opt-feinsum | 3.3.0 | 収縮順序の最適化により、numpy、tensorflow、daskなどで最適化してnumpy、tensorflow、daskなど |
| オプトナ | 3.0.4 | ハイパーパラメーター最適化フレームワーク |
| パンゴ | 1.50.7 | テキストレイアウトとレンダリングエンジン |
| 哀れみ | 0.10.3 | ローカルおよびクラウドバケットストレージのパスインターフェイス |
| pbr | 5.6.0 | Pythonは合理性を構築します |
| PCCM | 0.4.11 | Python C ++コードマネージャー |
| PCRE2 | 10.42 | Perl 5と同じ構文とセマンティクスを使用した正規表現パターンマッチング |
| ピクサマン | 0.42.2 | ピクセル操作のための低レベルのソフトウェアライブラリ |
| 陰謀的に | 5.20.0 | Python用のインタラクティブなブラウザーベースのグラフライブラリ |
| Portalocker | 2.3.0 | Portalockerは、ロックをファイルする簡単なAPIを提供するライブラリです。 |
| Portaudio | 19.6.0 | クロスプラットフォーム、オープンソース、オーディオI/Oライブラリ |
| プレシュ | 3.0.6 | 事前にハッシュしたキー用のCythonハッシュテーブル |
| かなりテーブル | 2.1.0 | 視覚的に魅力的なASCIIテーブル形式で表形式データを表示する |
| proj4 | 9.3.1 | proj座標変換ソフトウェアライブラリ |
| py-boost | 1.82.0 | 無料のピアレビューされたポータブルC ++ソースライブラリ |
| py-opencv | 4.8.1 | コンピュータービジョンと機械学習ソフトウェアライブラリ |
| py-xgboost | 2.0.3 | スケーラブル、ポータブル、および分散勾配のブーストxgboostライブラリ用のPythonバインディング |
| pyasn1 | 0.4.8 | ASN.1タイプとコーデック |
| pyasn1モジュール | 0.2.8 | ASN.1ベースのプロトコルモジュールのコレクション |
| Pycocotools | 2.0.7 | MS-COCOデータセットのPython API |
| 卑劣な | 2.4.2 | Pythonタイプのヒントを使用したデータの検証と設定管理 |
| Pydantic-Core | 2.10.1 | Pythonタイプのヒント、コアパッケージを使用したデータの検証と設定管理 |
| Pyjsparser | 2.7.1 | 高速JavaScriptパーサー（esprima.jsに基づく） |
| pyperclip | 1.8.2 | Python用のクロスプラットフォームクリップボードモジュール |
| ピプロジ | 3.6.1 | 地図作成のためのproj4ライブラリへのPythonインターフェイス |
| Pyquaternion | 0.9.9 | Quaternionsを表現および使用するためのPythonicライブラリ |
| pyreadline3 | 3.4.1 | GNU ReadlineのPython Impmentation、近代化 |
| Python-Flatbuffers | 23.5.26 | フラットバッファーシリアル化形式で使用するPythonランタイムライブラリ |
| Python-graphviz | 0.20.1 | GraphVizのシンプルなPythonインターフェイス |
| Python-SoundDevice | 0.4.4 | Pythonで音を再生して録音します |
| Python-tzdata | 2023.3 | IANAタイムゾーンデータのプロバイダー |
| python-xxhash | 2.0.2 | xxhashのPythonバインディング |
| パイトーチ | 2.0.1 | Pytorchは、GPUとCPUを使用した深い学習のための最適化されたテンソルライブラリです |
| pywin32 | 305 | Windows用のPython拡張機能 |
| ラステリオ | 1.3.9 | Rasterioは、地理空間ラスターデータセットを読み取り、書き込みます |
| リッチ | 13.3.5 | リッチテキスト、テーブル、進行状況バー、構文の強調表示、マークダウンなどを端末にレンダリングします |
| RSA | 4.7.2 | Pure-Python RSA実装 |
| rtree | 1.0.1 | Python GISのRツリー空間インデックス |
| セーフテンサー | 0.4.2 | 高速で安全なテンソルシリアル化 |
| サミオ | 3.3 | セグメントGeospatial（Samgeo）スタックで作業するための必須パッケージのコレクション。 |
| scikit-image | 0.22.0 | Scipyの画像処理ルーチン |
| Scikit-Learn | 1.3.0 | 機械学習とデータマイニングのためのPythonモジュールのセット |
| scikit-plot | 0.3.7 | Scikit-Learnオブジェクトのプロット |
| セグメント - 何でも | 1.0 | メタAIのセグメントのための非公式のPythonパッケージあらゆるモデル |
| セグメント-Anything-hq | 0.3 | セグメント用の公式Pythonパッケージは、高品質のものです |
| セグメント - 地質 | 0.10.2 | 地理空間データをセグメントにセグメント化するためのPythonパッケージAnything Model（SAM） |
| 文章 | 0.1.99 | 監視されていないテキストトークネイザーとデコーケイザー |
| 形 | 0.42.1 | 機械学習モデルの出力を説明するための統一されたアプローチ |
| 形状 | 2.0.1 | 幾何学的オブジェクト、述語、および操作 |
| シェリンガム | 1.5.0 | 周囲のシェルを検出するツール |
| スライサー | 0.0.7 | 大きなスライスのための小さなパッケージ |
| smart_open | 5.2.1 | 大きなファイルを効率的にストリーミングするためのPythonライブラリ |
| 寄り添い | 1.4.7 | Snuggsは、numpyのs発現です |
| 広々とした | 3.7.2 | 産業強度の自然言語処理 |
| スペイシーレガシー | 3.0.12 | Spacy NLPレガシー機能と後方互換性のためのアーキテクチャ |
| スペイシーロガー | 1.0.4 | スペイシーパイプライントレーニング用の代替ロガー |
| SPCONV | 2.3.6 | 空間的スパースの畳み込み |
| srsly | 2.4.8 | Pythonの最新の高性能シリアル化ユーティリティ |
| スティーブドア | 5.1.0 | Pythonアプリケーションの動的プラグインを管理します |
| 監督 | 0.6.0 | あらゆるコンピュータービジョンプロジェクトで役立つ使いやすいユーティルのセット |
| 表にする | 0.9.0 | Python、ライブラリ、コマンドラインユーティリティのかなりプリントの表データ |
| TBB | 2021.8.0 | 高レベルの抽象的なスレッドライブラリ |
| 粘り強さ | 8.2.2 | 例外が機能するまで発生するたびにフレーク状の関数を再試行します |
| テンソルボード | 2.13.0 | テンソルボードでは、テンソルの流れを視聴できます |
| Tensorboard-Data-Server | 0.7.0 | テンソルボード用のデータサーバー |
| テンソルボードプルーギンウィット | 1.6.0 | what-ifツールテンソルボードプラグイン |
| tensorboardx | 2.6.2.2 | Tensorboardxを使用すると、Tensorflowなしでテンソルフローを視聴できます |
| テンソルフロー | 2.13.0 | Tensorflowは機械学習ライブラリです |
| Tensorflow-Addons | 0.22.0 | Tensorflowの有用な追加機能 |
| Tensorflow-estimator | 2.13.0 | Tensorflow推定器 |
| Tensorflow-Hub | 0.16.1 | Tensorflowモデルの一部を再利用することによる転送学習のためのライブラリのためのライブラリ |
