deep learning frameworks
Deep Learning Libraries installer for ArcGIS Pro 2.8
ArcGIS Pro, Server 및 ArcGIS API for Python에는 모두 AI 및 딥 러닝을 사용하여 피처 추출, 픽셀 분류, 피처 분류와 같은 지리공간 문제를 해결하는 도구가 포함되어 있습니다. 이 설치 프로그램에는 딥 러닝 및 머신 러닝 작업을 수행하기 위한 PyTorch, TensorFlow, Fast.ai 및 scikit-learn과 같은 광범위한 구성 요소 컬렉션, 총 254개 패키지 컬렉션이 포함되어 있습니다. 이러한 패키지는 ArcGIS API for Python 내의 arcgis.learn 모듈을 사용하여 딥 러닝 훈련 도구, 대화형 객체 감지와 함께 사용할 수 있으며 사용자 고유의 스크립트 및 도구로 직접 가져올 수 있습니다. 이 컬렉션에 있는 대부분의 도구는 모든 컴퓨터에서 작동하지만 일반적인 딥 러닝 워크플로에는 최신 NVIDIA 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요하며 문제 크기는 사용 가능한 GPU 메모리에 따라 결정됩니다. 요구 사항 섹션을 참조하세요.
이 설치 프로그램은 Pro와 Server가 함께 제공되는 기본 arcgispro-py3 환경에 포함된 모든 패키지를 추가하며 도구 사용을 시작하는 데 추가 환경이 필요하지 않습니다. 사용자 정의 환경을 생성하는 경우 이러한 패키지도 포함되므로 사용자 정의 환경에서도 동일한 도구를 사용할 수 있습니다.
이 설치 프로그램과 ArcGIS가 지원하는 워크플로 종류의 예는 UC 2020 전체회의 AI 및 딥 러닝 비디오를 참조하세요.
중요한
Deep Learning Libraries와 ArcGIS 소프트웨어의 버전을 일치시켜 호환성을 보장하세요. 이전 버전에서 업그레이드하려면 먼저 아래 제공된 지침에 따라 Deep Learning Libraries와 ArcGIS 소프트웨어를 모두 제거하세요.
Windows의 경우:
제품 아카이브를 다운로드한 후 Zip 파일을 새 위치에 추출하고 Windows에서 Windows Installer(예: ProDeepLearning.msi )를 실행하세요. 이렇게 하면 딥 러닝 프레임워크가 기본 arcgispro-py3 Python 환경에 설치되지만 이 설치를 실행하기 전에 생성한 사용자 정의 환경은 설치되지 않습니다. 설치 후 후속 클론에는 전체 딥 러닝 패키지 세트도 포함됩니다. 파일을 추출해야 합니다(Zip 파일 내에서 .MSI를 여는 것이 아니라). 그렇지 않으면 설치 프로그램이 해당 내용을 찾을 수 없습니다. 설치 후 아카이브 및 설치 프로그램 파일을 삭제할 수 있습니다.
서버 Linux에서:
예를 들어 tar xvf <file>.tar.gz 사용하여 .tar.gz 아카이브를 추출한 다음 DeepLearning-Setup.sh 스크립트를 실행합니다. Server 10.9 이하의 경우 서버 런타임 환경 내부에 패키지 세트가 생성됩니다. Server 10.9.1부터 이 설치는 <Server Install>/framework/runtime/deeplearning 에 새로운 deeplearning 환경을 생성하며 딥러닝 패키지는 모두 기본 Linux 구현입니다. 다음으로 <Server Install>/arcgis/server/usr/init_user_param.sh 파일에서 ARCGIS_CONDA_DEEPLEARNING 변수의 주석 처리를 제거하고 업데이트한 후 ArcGIS Server를 다시 시작하세요.
이전 버전에서 업그레이드:
이전 릴리스에서 업그레이드하는 경우 가장 안전한 업그레이드 방법은 제품과 딥 러닝 설치 프로그램을 모두 제거하고 다시 설치하는 것입니다. 예를 들어 Pro 3.2에서 Pro 3.3으로 업그레이드하려면 다음을 수행하세요.
C:Program FilesArcGISProbinPythonenvsarcgispro-py3 또는 이에 상응하는 설치 위치에 아직 존재하는 모든 파일을 직접 제거합니다. 이는 이전에 수정된 환경에서 남아 있을 수 있습니다. 이러한 단계를 수행한 후에는 기본 arcgispro-py3 환경에 포함된 딥 러닝 패키지 세트를 사용하여 Pro를 새로 설치해야 합니다.
수동 설치:
| 다음 단계를 따르면 인증되지 않은 패키지 세트가 설치됩니다. | |
|---|---|
| 설치를 백업하려면 기본 Python 환경을 복제해야 합니다(아래 참조). |
Python Command Prompt 창을 엽니다.Start 메뉴에서 이 명령 프롬프트를 검색하거나 제품의 설치 폴더에서 시작할 수 있습니다.Python Command Prompt 3 에 대한 기업 제품 검색을 실행하는 경우--pinned 를 잊지 마세요!)`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 입력한 후 Enter 누르세요.
proswap your-clone-name
your-clone-name 활성 Python 환경으로 사용하여 실행되며 이제 딥 러닝 도구를 사용할 수 있습니다.연결이 끊긴 환경에서 작업할 경우 아래 링크에서 필요한 메타패키지 패키지를 다운로드하고 패키지 페이지에 나열된 설치 단계 아래의 지침을 따르세요. 패키지는 지정된 설치 위치에 딥 러닝 모델용 백본을 배치하므로 ArcGIS에서 딥 러닝 모델을 교육할 때 인터넷 액세스가 필요하지 않습니다.
| 백본 패키지 |
|---|
| ArcGIS 딥 러닝 백본 패키지 |
| ArcGIS Timm 딥 러닝 백본 파트 1 v1.0.0 패키지 |
| ArcGIS Timm 딥 러닝 백본 파트 2 v1.0.0 패키지 |
| ArcGIS Timm 딥 러닝 백본 파트 3 v1.0.0 패키지 |
| ArcGIS Timm 딥 러닝 백본 파트 4 v1.0.0 패키지 |
| ArcGIS SAM 백본 1.0.0 패키지 |
| ArcGIS Mistral 백본 패키지 |
| ArcGIS 다각형 분할 후처리 백본 |
딥 러닝 라이브러리를 설치한 후에는 딥 러닝 도구를 사용하여 지리공간 딥 러닝 모델을 훈련할 수 있습니다. 또한 지오프로세싱 도구로 직접 사용할 수 있는 것 이상의 많은 지리 공간 모델에 대한 전문적인 액세스를 제공하는 arcgis.learn 모듈의 기능에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다. 마지막으로 아래 나열된 패키지를 가져와서 위의 라이브러리 중 하나를 자신의 워크플로에 추가할 수 있습니다.
딥 러닝에 관한 Esri 컨퍼런스 기술 워크숍 모음:
Deep Learning Libraries 설치 프로그램에 포함된 대부분의 패키지는 모든 컴퓨터 구성에서 즉시 작동합니다. 예를 들어, PyTorch는 선택적으로 GPU를 활용할 수 있지만 GPU를 사용할 수 없는 경우 CPU에서 계산을 실행하게 됩니다. 그러나 GPU 계산은 훨씬 더 빠르며 이 배포판의 TensorFlow와 같은 일부 패키지는 지원되는 GPU에서만 작동합니다. CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 현재 GPU 지원 딥 러닝 도구의 요구 사항인 GPU용 범용 컴퓨팅 플랫폼입니다.
| GPU 요구 사항 | 지원됨 |
|---|---|
| GPU 유형 | CUDA 컴퓨팅 기능이 최소 5.0 이상인 NVIDIA, 6.1 이상이 권장됩니다. GPU의 컴퓨팅 기능을 확인하려면 CUDA 지원 카드 목록을 참조하세요. |
| GPU 드라이버 | NVIDIA GPU 드라이버 — 버전 527.41 이상이 필요합니다. |
| 전용 그래픽 메모리 † | 최소: 4GB 권장 사항: 8GB 이상(딥 러닝 모델 아키텍처 및 사용되는 배치 크기에 따라 다름) |
† GPU 메모리는 시스템 메모리와 달리 '가상'으로 접근할 수 없습니다. 모델 훈련이 사용 가능한 것보다 더 많은 GPU 메모리를 사용하면 실패합니다. GPU 메모리는 컴퓨터의 모든 용도에서 공유되므로 지도 및 기타 응용 프로그램이 포함된 개방형 Pro 프로젝트는 이러한 도구와 함께 사용하기 위해 사용 가능한 메모리를 제한할 수 있습니다.
오래된 GPU 드라이버로 인해 CUDA가 설치되지 않았거나 지원되지 않는 도구 체인이 있음을 나타내는 런타임 오류와 함께 딥 러닝 도구가 실패하게 됩니다. NVIDIA에서 직접 제공하는 최신 GPU 드라이버가 있는지 확인하세요.
딥 러닝을 사용하는 지오프로세싱 도구는 소프트웨어의 여러 영역에 통합되어 있으며 작동하려면 관련 확장 프로그램이 설치되어 있어야 합니다.
| 도구 | 확대 |
|---|---|
| 모델 훈련, 추론 및 탐색 | 이미지 분석가 |
| 포인트 클라우드 분류 | 3D 분석가 |
| AutoML 및 텍스트 분석 | 고급, 확장이 필요하지 않음 |
| 도서관 이름 | 버전 | 설명 |
|---|---|---|
| ABSL-PY | 2.1.0 | Abseil Python 공용 라이브러리 |
| 가속하다 | 0.33.0 | Accelerate는 Intel CPU 및 NVidia GPU의 성능에 최적화된 수치 라이브러리에 대한 액세스를 제공합니다. |
| 중독자 | 2.4.0 | 속성과 항목 구문을 모두 사용하여 항목을 설정할 수 있는 사전을 제공합니다. |
| 아핀 | 2.3.0 | 평면의 아핀 변환을 설명하는 행렬 |
| 아이오http | 3.9.5 | 비동기 http 클라이언트/서버 프레임워크(asyncio) |
| 인공신호 | 1.2.0 | 등록된 비동기 콜백 목록 |
| 앨범 | 1.0.3 | 빠르고 유연한 이미지 증대 라이브러리 |
| 증류기 | 1.8.1 | SQLAlchemy용 데이터베이스 마이그레이션 도구 |
| 앗 | 3.9.1 | 오픈 미디어 비디오 코덱 연합 |
| 깜짝 놀라게 하다 | 1.6.3 | Python용 AST 역분석기 |
| 원자 쓰기 | 1.4.0 | Python용 원자 파일 쓰기 |
| 비트샌드바이트 | 0.43.3 | PyTorch의 k-비트 양자화를 통해 접근 가능한 대규모 언어 모델. |
| 블록 | 1.21.3 | memcpy() 보다 빠를 수 있는 차단, 셔플링 및 무손실 압축 라이브러리 |
| 후원 | 1.82.0 | Boost는 동료 검토를 거친 휴대용 C++ 소스 라이브러리를 제공합니다. |
| 브랑카 | 0.6.0 | Python에서 풍부한 HTML + JS 요소 생성 |
| bzip2 | 1.0.8 | 고품질 데이터 압축기 |
| 카이로 | 1.18.2 | 다중 출력 장치를 지원하는 2D 그래픽 라이브러리 |
| 목록 | 2.0.10 | 라이브러리를 위한 초경량 함수 레지스트리 |
| 캣부스트 | 1.2.3 | 의사결정 트리 라이브러리의 그라디언트 부스팅 |
| 카테고리_인코더 | 2.2.2 | 범주형 변수를 숫자로 인코딩하는 컬렉션 sklearn 변환기 |
| cimport | 0.4.2 | 빠른 C++ Python 바인딩 |
| 찰스 | 2.2.0 | C++ JPEG-LS 라이브러리 구현인 CharLS |
| 클릭 플러그인 | 1.1.1 | setuptools 진입점을 통해 CLI 명령 등록을 활성화하는 클릭용 확장 모듈 |
| 낭떠러지 | 3.8.0 | 명령줄 인터페이스 공식화 프레임워크 |
| 클리지 | 0.7.2 | GeoJSON에 대한 명령줄 인터페이스의 매개변수를 클릭하세요. |
| cloudpathlib | 0.16.0 | 다양한 클라우드 스토리지 서비스의 파일과 상호 작용하기 위한 pathlib.Path 스타일 클래스입니다. |
| cmaes | 0.8.2 | 공분산 행렬 적응 진화 전략을 통한 블랙박스 최적화 |
| cmd2 | 2.4.3 | 대화형 명령줄 앱을 구축하기 위한 도구 |
| 컬러 로그 | 15.0.1 | Python의 로깅 모듈에 대한 컬러 터미널 출력 |
| 컬러로그 | 5.0.1 | 색상으로 로그 서식을 지정하세요! |
| 색상 | 0.1.5 | Python 색상 표현 조작 라이브러리(RGB, HSL, 웹, ...) |
| 당제 | 0.1.4 | Python을 위한 가장 멋진 구성 시스템 |
| cudatoolkit | 11.8.0 | NVIDIA의 CUDA 툴킷 |
| cudnn | 8.7.0.84 | NVIDIA의 cuDNN 심층 신경망 가속 라이브러리 |
| 정액 | 0.4.11 | CUda 행렬 곱셈 라이브러리 |
| 사이멤 | 2.0.6 | Cython을 통해 calloc/free 호출 관리 |
| 사이톤 | 3.0.10 | Python 언어용 C 확장을 작성하기 위한 Cython 컴파일러 |
| 사이톤블리스 | 0.7.9 | 독립적인 Python 라이브러리로서 빠른 행렬 곱셈 - 시스템 종속성이 없습니다! |
| 데이터 세트 | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets는 NLP 데이터세트의 개방형 라이브러리입니다. |
| dav1d | 1.2.1 | 모든 플랫폼에서 가장 빠른 AV1 디코더 |
| 딥러닝 필수사항 | 3.4 | 광범위한 딥 러닝 패키지 컬렉션 |
| 데카르트 | 1.1.0 | 기하학적 객체를 matplotlib 경로 및 패치로 사용 |
| detreg | 1.0.0 | 다중 규모 변형 주의의 CUDA 기능을 위한 PyTorch 래퍼 |
| 딜 | 0.3.7 | Python의 모든 직렬화 (거의) |
| DM-트리 | 0.1.7 | 중첩된 데이터 구조 작업을 위한 라이브러리 |
| dtreeviz | 1.3.7 | 의사결정 트리 시각화 |
| 아이놉스 | 0.7.0 | 새로운 차원의 딥 러닝 작업 |
| 앙상블 박스 | 1.0.8 | 객체 감지 모델의 상자를 앙상블하는 방법 |
| 국외 거주자 | 2.6.3 | C의 Expat XML 파서 라이브러리 |
| 페어런 | 0.8.0 | 간단하고 쉬운 공정성 평가 및 불공정 완화 |
| 파타이 | 1.0.63 | fastai는 PyTorch를 통해 딥 러닝을 더 빠르고, 더 정확하고, 더 쉽게 만듭니다. |
| 빠른 진행 | 0.2.3 | Jupyter Notebook 및 콘솔을 위한 빠르고 간단한 진행 표시줄 |
| 빠른 텍스트 | 0.9.2 | 효율적인 텍스트 분류 및 표현 학습 |
| ffmpeg | 7.0.0 | 오디오 및 비디오를 녹음, 변환 및 스트리밍하는 크로스 플랫폼 솔루션 |
| 파일 잠금 | 3.13.1 | 플랫폼 독립적인 파일 잠금 |
| 피오나 | 1.9.6 | Python 프로그래머를 위한 OGR의 깔끔하고 민첩하며 실용적인 API |
| 불 | 0.4.0 | 모든 Python 객체에서 CLI를 생성하기 위한 라이브러리 |
| 폴리엄 | 0.14.0 | Leaflet.js와 Python을 사용하여 아름다운 지도 만들기 |
| 프리비디 | 1.0.10 | 유니코드 양방향 알고리즘의 무료 구현 |
| 냉동 목록 | 1.4.0 | collections.abc.MutableSequence를 구현하는 목록과 같은 구조 |
| 가스가 차다 | 0.5.3 | 기본 Python 버전을 추상화하는 Python AST |
| gdown | 5.2.0 | Google 드라이브에서 대용량 파일을 다운로드하세요. |
| 지리판다 | 1.0.1 | Geographic Pandas 확장, 기본 패키지 |
| geopandas 기반 | 1.0.1 | 지리적 팬더 확장, 메타패키지 |
| 지역 | 3.12.1 | JTS(Java Topology Suite)의 C++ 포트 |
| getopt-win32 | 0.1 | Visual C++용 getopt 포트 |
| gflags | 2.2.2 | 명령줄 플래그 처리를 구현하는 C++ 라이브러리 |
| giflib | 5.2.1 | GIF 이미지를 읽고 쓸 수 있는 라이브러리 |
| 말 잘하는 | 2.78.4 | C로 작성된 라이브러리 및 애플리케이션에 대한 핵심 애플리케이션 빌딩 블록을 제공합니다. |
| glib 도구 | 2.78.4 | C로 작성된 라이브러리 및 애플리케이션, 명령줄 도구에 대한 핵심 애플리케이션 빌딩 블록을 제공합니다. |
| Google 인증 | 2.29.0 | Python용 Google 인증 라이브러리 |
| google-auth-oauthlib | 0.5.2 | Google 인증 라이브러리, google-auth와 oauthlib 통합 |
| 구글 파스타 | 0.2.0 | 파스타는 AST 기반 Python 리팩토링 라이브러리입니다. |
| GPUil | 1.4.0 | Python의 NVIDIA GPU 상태 |
| 흑연2 | 1.3.14 | 세계적으로 덜 알려진 언어의 복잡성을 처리하는 "스마트 글꼴" 시스템 |
| 그래프 시각화 | 8.1.0 | 오픈 소스 그래프 시각화 소프트웨어 |
| 접지디노피 | 0.4.0 | 개방형 물체 감지기 |
| grpcio | 1.46.3 | HTTP/2 기반 RPC 프레임워크 |
| gts | 0.7.6 | GNU 삼각측정 표면 라이브러리 |
| h3-py | 3.7.6 | H3 육각형 계층형 공간정보 색인 시스템 |
| 하프 버즈 | 4.3.0 | OpenType 텍스트 변형 엔진 |
| 포옹얼굴_허브 | 0.24.3 | Huggingface.co 허브에서 모델을 다운로드하고 게시하기 위한 클라이언트 라이브러리 |
| 인간 친화적인 | 10.0 | Python을 사용한 텍스트 인터페이스에 대한 인간 친화적인 출력 |
| 중환자실 | 73.1 | 유니코드용 국제 구성요소 |
| 이미지 코덱 | 2023.1.23 | 이미지 변환, 압축 및 압축 해제 코덱 |
| 이미지 | 2.33.1 | 이미지 데이터를 읽고 쓰기 위한 Python 라이브러리 |
| 이미지 | 0.4.0 | 기계 학습 실험을 위한 이미지 확대 |
| 내부-abn | 1.1.0 | 내부 활성화 BatchNorm |
| joblib | 1.4.2 | 파이프라인 작업으로서의 Python 함수 |
| js2py | 0.74 | 100% 순수 Python으로 작성된 JavaScript-Python 번역기 및 JavaScript 인터프리터. |
| jxrlib | 1.1 | jxrlib - Debian 호스팅 소스에서 구축된 Microsoft의 JPEG XR 라이브러리입니다. |
| 케라스 | 2.13.1 | Theano 및 TensorFlow용 딥 러닝 라이브러리 |
| 언어코드 | 3.3.0 | 표준화된 방식으로 인간의 언어에 라벨을 붙이고 비교합니다. |
| 종달새 | 1.1.2 | 현대적인 파싱 라이브러리 |
| 라스피 | 1.7.1 | LAS 파일을 읽고 수정하고 생성하기 위한 Python 라이브러리 |
| 게으른 로더 | 0.4 | 필요에 따라 하위 패키지와 함수를 쉽게 로드 |
| lcms2 | 2.16 | 리틀 컬러 매니지먼트 시스템 |
| lerc | 3.0 | 제한된 오류 래스터 압축 |
| libaec | 1.0.4 | 적응형 엔트로피 코딩 라이브러리 |
| 리바비프 | 1.1.1 | AV1 이미지 파일 형식의 친숙하고 이식 가능한 C 구현 |
| libboost | 1.82.0 | 동료 검토를 거친 무료 휴대용 C++ 소스 라이브러리 |
| libclang | 14.0.6 | Clang 컴파일러용 개발 헤더 및 라이브러리 |
| libclang13 | 14.0.6 | Clang 컴파일러용 개발 헤더 및 라이브러리 |
| libcurl | 8.9.1 | URL 구문을 사용하여 데이터를 전송하기 위한 도구 및 라이브러리 |
| libffi | 3.4.4 | 휴대용 외부 기능 인터페이스 라이브러리 |
| libgd | 2.3.3 | 동적 이미지 생성을 위한 라이브러리 |
| libglib | 2.78.4 | C로 작성된 라이브러리 및 애플리케이션에 대한 핵심 애플리케이션 빌딩 블록을 제공합니다. |
| libiconv | 1.16 | 다양한 인코딩 간에 텍스트 변환 |
| libnghttp2 | 1.62.1 | HTTP/2 C 라이브러리 |
| libopencv | 4.8.1 | 컴퓨터 비전 및 머신러닝 소프트웨어 라이브러리 |
| libspatialindex | 1.9.3 | 강력한 공간 인덱싱을 위한 확장 가능한 프레임워크 |
| libsrt | 1.5.3 | 안전하고 안정적인 운송 |
| 리브브 | 1.40.0 | 크로스 플랫폼 비동기 I/O |
| libwebp | 1.3.2 | WebP 이미지 라이브러리 |
| libwebp 기반 | 1.3.2 | WebP 이미지 라이브러리, 최소 기본 라이브러리 |
| libxgboost | 2.0.3 | 극단적인 그래디언트 부스팅 |
| libzopfli | 1.0.3 | 매우 훌륭하지만 느린 deflate 또는 zlib 압축을 위한 압축 라이브러리 |
| lightgbm | 4.3.0 | LightGBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그래디언트 부스팅 프레임워크입니다. |
| llvmlite | 0.42.0 | JIT 컴파일러 작성을 위한 경량 LLVM Python 바인딩 |
| 마코 | 1.2.3 | Python으로 작성된 템플릿 라이브러리 |
| 지도분류 | 2.5.0 | 등치도의 분류 체계 |
| 가격 인하 | 3.4.1 | 마크다운의 Python 구현 |
| 마크다운잇파이 | 2.2.0 | markdown-it의 Python 포트입니다. 마크다운 구문 분석이 제대로 완료되었습니다! |
| mdurl | 0.1.0 | markdown-it-py 파서용 URL 유틸리티 |
| mljar 감독 | 0.11.2 | 기능 엔지니어링 및 하이퍼 매개변수 조정을 갖춘 자동화된 기계 학습 파이프라인 |
| mmcv | 2.0.1 | OpenMMLab 컴퓨터 비전 재단 |
| mmdet | 3.1.0 | OpenMMLab 탐지 도구 상자 및 벤치마크 |
| mmdet3d | 1.2.0 | 일반 3D 객체 감지를 위한 차세대 플랫폼 |
| mm엔진 | 0.8.5 | OpenMMLab 프로젝트의 엔진 |
| mm분할 | 1.1.2 | 의미론적 분할 도구 상자 및 벤치마크 |
| 측정법 | 1.1.3 | Python의 다중 객체 추적기(MOT) 벤치마크 |
| 다중어 | 6.0.4 | 키가 정렬되고 반복될 수 있는 키-값 쌍 |
| 다중 프로세스 | 0.70.15 | Python의 더 나은 멀티프로세싱 및 멀티스레딩 |
| 뭉크 | 2.5.0 | 점으로 접근 가능한 사전(JavaScript 객체) |
| 중얼중얼 | 1.0.7 | 비암호화 해시 함수 |
| nb_conda_kernels | 2.5.1 | 설치된 모든 conda 환경에 대해 Jupyter 커널을 실행합니다. |
| 신경 구조 학습 | 1.4.0 | 구조화된 신호로 신경망 훈련 |
| ninja_syntax | 1.7.2 | .ninja 파일 생성을 위한 Python 모듈 |
| 누바 | 0.59.1 | LLVM을 사용하는 NumPy 인식 동적 Python 컴파일러 |
| Nuscenes-devkit | 1.1.3 | NuScenes 데이터 세트의 개발 키트 |
| 엔비디아-ml-py3 | 7.352.0 | NVIDIA 관리 라이브러리에 대한 Python 바인딩 |
| 온앤엑스 | 1.13.1 | 신경망 교환 라이브러리 열기 |
| onnx-tf | 1.9.0 | ONNX용 실험적 Tensorflow 백엔드 |
| onnx런타임 | 1.18.1 | 고성능 ML 추론 및 훈련 가속기, Python 라이브러리 |
| onnxruntime-cpp | 1.18.1 | 고성능 ML 추론 및 훈련 가속기, C++ 런타임 |
| opencv | 4.8.1 | 컴퓨터 비전 및 머신러닝 소프트웨어 라이브러리 |
| openjpeg | 2.5.0 | C로 작성된 오픈 소스 JPEG 2000 코덱 |
| opt-einsum | 3.3.0 | 수축 순서 최적화를 통해 NumPy, Tensorflow, Dask 등의 einsum 함수 최적화 |
| 옵투나 | 3.0.4 | 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크 |
| 팡고 | 1.50.7 | 텍스트 레이아웃 및 렌더링 엔진 |
| 불쌍한 | 0.10.3 | 로컬 및 클라우드 버킷 스토리지를 위한 경로 인터페이스 |
| 돼지고기 | 5.6.0 | Python 빌드 합리성 |
| pccm | 0.4.11 | Python C++ 코드 관리자 |
| pcre2 | 10.42 | Perl 5와 동일한 구문 및 의미를 사용하는 정규식 패턴 일치 |
| 픽스맨 | 0.43.4 | 픽셀 조작을 위한 저수준 소프트웨어 라이브러리 |
| 음모를 꾸미다 | 5.20.0 | Python용 대화형 브라우저 기반 그래프 라이브러리 |
| 포털락커 | 2.3.0 | Portalocker는 파일 잠금에 쉬운 API를 제공하는 라이브러리입니다. |
| 포르토오디오 | 19.6.0 | 크로스 플랫폼, 오픈 소스, 오디오 I/O 라이브러리 |
| 미리 준비된 | 3.0.6 | 사전 해시된 키에 대한 Cython 해시 테이블 |
| 예쁜 | 2.1.0 | 시각적으로 매력적인 ASCII 테이블 형식으로 테이블 형식 데이터 표시 |
| 프로젝트4 | 9.4.1 | PROJ 좌표 변환 소프트웨어 라이브러리 |
| 파이 부스트 | 1.82.0 | 동료 검토를 거친 무료 휴대용 C++ 소스 라이브러리 |
| py-opencv | 4.8.1 | 컴퓨터 비전 및 머신러닝 소프트웨어 라이브러리 |
| py-xgboost | 2.0.3 | 확장 가능하고 이식 가능하며 분산형 그래디언트 부스팅 XGBoost 라이브러리를 위한 Python 바인딩 |
| pyasn1 | 0.4.8 | ASN.1 유형 및 코덱 |
| pyasn1-모듈 | 0.2.8 | ASN.1 기반 프로토콜 모듈 모음 |
| 피코코툴 | 2.0.7 | MS-COCO 데이터 세트용 Python API |
| pyjsparser | 2.7.1 | 빠른 자바스크립트 파서(esprima.js 기반) |
| pyopenssl | 24.2.1 | OpenSSL 라이브러리 주변의 Python 래퍼 모듈 |
| 파이퍼클립 | 1.8.2 | Python용 크로스 플랫폼 클립보드 모듈 |
| 파이프로이 | 3.6.1 | 지도 제작 변환을 위한 PROJ4 라이브러리에 대한 Python 인터페이스 |
| 파이쿼터니언 | 0.9.9 | 쿼터니언을 표현하고 사용하기 위한 Python 라이브러리 |
| pyrreadline3 | 3.4.1 | 현대화된 GNU readline의 Python 구현 |
| 파이썬 플랫버퍼 | 23.5.26 | Flatbuffers 직렬화 형식과 함께 사용하기 위한 Python 런타임 라이브러리 |
| python-graphviz | 0.20.1 | Graphviz를 위한 간단한 Python 인터페이스 |
| 파이썬 사운드 장치 | 0.4.4 | Python으로 사운드 재생 및 녹음 |
| 파이썬-tzdata | 2023.3 | IANA 시간대 데이터 제공자 |
| python-xxhash | 2.0.2 | xxHash에 대한 Python 바인딩 |
| 파이토치 | 2.0.1 | PyTorch는 GPU와 CPU를 사용하는 딥러닝에 최적화된 텐서 라이브러리입니다. |
| 파이윈32 | 305 | Windows용 Python 확장 |
| 래스테리오 | 1.3.10 | Rasterio는 지리공간 래스터 데이터세트를 읽고 씁니다. |
| 부자 | 13.3.5 | 서식 있는 텍스트, 테이블, 진행률 표시줄, 구문 강조, 마크다운 등을 터미널에 렌더링 |
| rsa | 4.7.2 | 순수 Python RSA 구현 |
| rtree | 1.0.1 | Python GIS용 R-Tree 공간 인덱스 |
| 세이프텐서 | 0.4.2 | 빠르고 안전한 Tensor 직렬화 |
| 삼거 | 3.4 | Segment Geospatial(samgeo) 스택을 사용하는 데 필요한 필수 패키지 모음입니다. |
| scikit 이미지 | 0.22.0 | SciPy용 이미지 처리 루틴 |
| scikit-learn | 1.3.0 | 기계 학습 및 데이터 마이닝을 위한 Python 모듈 세트 |
| scikit 플롯 | 0.3.7 | scikit-learn 객체에 대한 플로팅 |
| 세그먼트 무엇이든 | 1.0 | Meta AI의 Segment Anything 모델을 위한 비공식 Python 패키지 |
| 세그먼트-무엇이든-본부 | 0.3 | 무엇이든 고품질로 분할할 수 있는 공식 Python 패키지 |
| 세그먼트 지리공간 | 0.10.2 | SAM(Segment Anything Model)을 사용하여 지리공간 데이터를 분할하기 위한 Python 패키지 |
| 문장 | 0.1.99 | 비지도 텍스트 토크나이저 및 디토크나이저 |
| 모양 | 0.42.1 | 모든 기계 학습 모델의 결과를 설명하는 통합된 접근 방식 |
| 매끈한 | 2.0.5 | 기하학적 객체, 술어 및 연산 |
| 셸링햄 | 1.5.0 | 주변 쉘을 감지하는 도구 |
| 얇게 써는 기계 | 0.0.7 | 큰 조각을 위한 작은 패키지 |
| smart_open | 5.2.1 | 대용량 파일의 효율적인 스트리밍을 위한 Python 라이브러리 |
| snuggs | 1.4.7 | Snuggs는 NumPy의 s-표현식입니다. |
| 적응력이 있는 | 3.7.2 | 산업용으로 강력한 자연어 처리 |
| 공간적 유산 | 3.0.12 | 이전 버전과의 호환성을 위한 spaCy NLP 레거시 기능 및 아키텍처 |
| spacy-로거 | 1.0.4 | spaCy 파이프라인 훈련을 위한 대체 로거 |
| spconv | 2.3.6 | 공간 희소 컨벌루션 |
| srsly | 2.4.8 | Python용 최신 고성능 직렬화 유틸리티 |
| 항만 노동자 | 5.1.0 | Python 애플리케이션용 동적 플러그인 관리 |
| 감독 | 0.6.0 | 모든 Computer Vision 프로젝트에 유용하게 사용할 수 있는 사용하기 쉬운 유틸리티 세트 |
| 표로 만들다 | 0.9.0 | Python, 라이브러리 및 명령줄 유틸리티로 표 형식 데이터를 예쁘게 인쇄합니다. |
| ㅋㅋㅋ | 2021.8.0 | 높은 수준의 추상 스레딩 라이브러리 |
| 끈기 | 8.2.3 | 작동할 때까지 예외가 발생할 때마다 불안정한 함수를 다시 시도하세요. |
| 텐서보드 | 2.13.0 | TensorBoard를 사용하면 Tensors Flow를 볼 수 있습니다. |
| 텐서보드-데이터-서버 | 0.7.0 | TensorBoard용 데이터 서버 |
| 텐서보드 플러그인 위트 | 1.6.0 | What-If 도구 텐서보드 플러그인 |
| 텐서보드x | 2.6.2.2 | TensorBoardX를 사용하면 Tensorflow 없이 Tensor Flow를 볼 수 있습니다. |
| 텐서플로우 | 2.13.0 | TensorFlow는 머신러닝 라이브러리입니다 |
| 텐서플로우 애드온 | 0.22.0 | TensorFlow에 유용한 추가 기능 |
| 텐서플로우 추정기 | 2.13.0 | TensorFlow 추정기 |
| 텐서플로우 허브 | 0.16.1 | TensorFlow 모델의 일부를 재사용하여 전이 학습을 위한 라이브러리 |
| 텐서플로우-io-gcs-파일 시스템 | 0.31.0 | 데이터 세트, 스트리밍 및 파일 시스템 확장 |
| 텐서플로우 모델 최적화 | 0.7.5 | TensorFlow 모델 최적화 도구 키트 |
| 텐서플로우 확률 | 0.20.1 | TensorFlow Probability는 TensorFlow의 확률적 추론 및 통계 분석을 위한 라이브러리입니다. |
| 용어 색상 | 2.1.0 | 터미널 출력을 위한 ANSII 색상 형식 |
| 터미널 테이블 | 3.1.0 | 중첩된 문자열 목록에서 터미널에 간단한 테이블 생성 |
| tflite 모델 메이커 | 0.3.4 | 온디바이스 애플리케이션을 위한 모델 사용자 정의 라이브러리 |
| tflite 지원 | 0.4.4 | TFLite 모델을 ombile 장치에 배포하기 위한 TensorFlow Lite 지원 |
| 얇은 | 8.2.2 | 초희소 다중 클래스 모델 학습 |
| threadpoolctl | 3.5.0 | 네이티브 라이브러리의 스레드 풀을 제어하는 Python 도우미 |
| 티파니 | 2023.4.12 | TIFF 파일 읽기 및 쓰기 |
| 팀 | 0.4.12 | PyTorch 이미지 모델 |
| 토크나이저 | 0.19.1 | 연구 및 생산에 최적화된 빠른 최첨단 토크나이저 |
| 토치 클러스터 | 1.6.3 | PyTorch에서 사용하기 위해 고도로 최적화된 그래프 클러스터 알고리즘의 확장 라이브러리 |
| 토치 기하학 | 2.4.0 | PyTorch용 기하학적 딥러닝 확장 라이브러리 |
| 횃불을 흩뿌리는 | 2.1.2 | 고도로 최적화된 스파스 업데이트(분산 및 세그먼트) 작업의 확장 라이브러리 |
| 횃불이 희박한 | 0.6.18 | autograd를 지원하는 최적화된 희소 행렬 연산의 확장 라이브러리 |
| 토치 스플라인 변환 | 1.2.2 | SplineCNN의 스플라인 기반 컨볼루션 연산자의 PyTorch 구현 |
| 토치비전 | 0.15.2 | 토치 딥 러닝을 위한 이미지, 비디오 데이터 세트 및 모델 |
| 토치비전-cpp | 0.15.2 | 토치 딥 러닝, C++ 인터페이스를 위한 이미지 및 비디오 데이터세트와 모델 |
| 변압기 | 4.43.4 | TensorFlow 2.0 및 PyTorch를 위한 최첨단 자연어 처리 |
| 트리메쉬 | 2.35.39 | 삼각형 메쉬를 가져오고, 내보내고, 처리하고, 분석하고 봅니다. |
| 타이프 가드 | 2.12.1 | Python용 런타임 유형 검사기 |
| 타자기 | 0.9.0 | CLI 애플리케이션 구축을 위한 라이브러리 |
| 타자 | 3.10.0.0 | Python용 유형 힌트 - Python<3.5용 백포트 |
| tzlocal | 5.2 | 현지 시간대에 대한 tzinfo 객체 |
| 와사비 | 0.9.1 | 경량 콘솔 인쇄 및 포맷 도구 키트 |
| 족제비 | 0.3.4 | 작고 쉬운 워크플로우 시스템 |
| Werkzeug | 3.0.3 | Python WSGI 유틸리티 라이브러리 |
| 단어 구름 | 1.9.3 | Python의 작은 단어 구름 생성기 |
| xgboost | 2.0.3 | 확장 가능하고 이식 가능하며 분산된 Gradient Boosting(GBDT, GBRT 또는 GBM) 라이브러리 |
| xmltodict | 0.13.0 | XML을 사용하여 작업하면 마치 JSON을 사용하는 것처럼 느껴집니다. |
| xx해시 | 0.8.0 | 매우 빠른 해시 알고리즘 |
| xyz서비스 | 2022.9.0 | XYZ 타일 제공업체의 소스 |
| 얍 | 0.40.2 | Python 파일용 포맷터 |
| 얄 | 1.9.3 | 또 다른 URL 라이브러리 |
| zfp | 1.0.0 | 높은 처리량의 읽기 및 쓰기 무작위 액세스를 지원하는 압축된 숫자 배열용 라이브러리 |
| _py-xgboost-뮤텍스 | 2.0 | 원하는 XGBoost 구현을 선택하기 위한 메타패키지 |
| 도서관 이름 | 버전 | 설명 |
|---|---|---|
| ABSL-PY | 2.1.0 | Abseil Python 공용 라이브러리 |
| 중독자 | 3.4.0 | 속성과 항목 구문을 모두 사용하여 항목을 설정할 수 있는 사전을 제공합니다. |
| 아핀 | 2.3.0 | 평면의 아핀 변환을 설명하는 행렬 |
| 아이오http | 3.9.5 | 비동기 http 클라이언트/서버 프레임워크(asyncio) |
| 인공신호 | 1.2.0 | 등록된 비동기 콜백 목록 |
| 앨범 | 1.0.3 | 빠르고 유연한 이미지 증대 라이브러리 |
| 증류기 | 1.8.1 | SQLAlchemy용 데이터베이스 마이그레이션 도구 |
| 주석이 달린 유형 | 0.6.0 | 입력과 함께 사용할 재사용 가능한 제약 조건 유형.주석 |
| 앗 | 3.6.0 | 오픈 미디어 비디오 코덱 연합 |
| 깜짝 놀라게 하다 | 1.6.3 | Python용 AST 역분석기 |
| 원자 쓰기 | 1.4.0 | Python용 원자 파일 쓰기 |
| 블록 | 1.21.3 | memcpy() 보다 빠를 수 있는 차단, 셔플링 및 무손실 압축 라이브러리 |
| 후원 | 1.82.0 | Boost는 동료 검토를 거친 휴대용 C++ 소스 라이브러리를 제공합니다. |
| 브랑카 | 0.6.0 | Python에서 풍부한 HTML + JS 요소 생성 |
| bzip2 | 1.0.8 | 고품질 데이터 압축기 |
| 카이로 | 1.16.0 | 다중 출력 장치를 지원하는 2D 그래픽 라이브러리 |
| 목록 | 2.0.10 | 라이브러리를 위한 초경량 함수 레지스트리 |
| 캣부스트 | 1.2.3 | 의사결정 트리 라이브러리의 그라디언트 부스팅 |
| 카테고리_인코더 | 2.2.2 | 범주형 변수를 숫자로 인코딩하는 컬렉션 sklearn 변환기 |
| cimport | 0.4.2 | 빠른 C++ Python 바인딩 |
| 찰스 | 2.2.0 | C++ JPEG-LS 라이브러리 구현인 CharLS |
| 클릭 플러그인 | 1.1.1 | setuptools 진입점을 통해 CLI 명령 등록을 활성화하는 클릭용 확장 모듈 |
| 낭떠러지 | 3.8.0 | 명령줄 인터페이스 공식화 프레임워크 |
| 클리지 | 0.7.2 | GeoJSON에 대한 명령줄 인터페이스의 매개변수를 클릭하세요. |
| cloudpathlib | 0.16.0 | 다양한 클라우드 스토리지 서비스의 파일과 상호 작용하기 위한 pathlib.Path 스타일 클래스입니다. |
| cmaes | 0.8.2 | 공분산 행렬 적응 진화 전략을 통한 블랙박스 최적화 |
| cmd2 | 2.4.3 | 대화형 명령줄 앱을 구축하기 위한 도구 |
| 컬러 로그 | 15.0.1 | Python의 로깅 모듈에 대한 컬러 터미널 출력 |
| 컬러 로그 | 5.0.1 | 색상으로 로그 서식을 지정하세요! |
| 색상 | 0.1.5 | Python 색상 표현 조작 라이브러리(RGB, HSL, 웹, ...) |
| 당제 | 0.1.4 | Python을 위한 가장 멋진 구성 시스템 |
| cudatoolkit | 11.8.0 | NVIDIA의 CUDA 툴킷 |
| cudnn | 8.7.0.84 | NVIDIA의 cuDNN 심층 신경망 가속 라이브러리 |
| 정액 | 0.4.11 | CUda 행렬 곱셈 라이브러리 |
| 사이멤 | 2.0.6 | Cython을 통해 calloc/free 호출 관리 |
| 사이톤 | 3.0.10 | Python 언어용 C 확장을 작성하기 위한 Cython 컴파일러 |
| 사이톤블리스 | 0.7.9 | 독립적인 Python 라이브러리로서 빠른 행렬 곱셈 - 시스템 종속성이 없습니다! |
| 데이터 세트 | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets는 NLP 데이터세트의 개방형 라이브러리입니다. |
| dav1d | 1.2.1 | 모든 플랫폼에서 가장 빠른 AV1 디코더 |
| 딥러닝 필수사항 | 3.3 | 광범위한 딥 러닝 패키지 컬렉션 |
| 데카르트 | 1.1.0 | 기하학적 객체를 matplotlib 경로 및 패치로 사용 |
| detreg | 1.0.0 | 다중 규모 변형 주의의 CUDA 기능을 위한 PyTorch 래퍼 |
| 딜 | 0.3.7 | Python의 모든 직렬화 (거의) |
| DM-트리 | 0.1.7 | 중첩된 데이터 구조 작업을 위한 라이브러리 |
| dtreeviz | 1.3.7 | 의사결정 트리 시각화 |
| 아이놉스 | 0.7.0 | 새로운 차원의 딥 러닝 작업 |
| 앙상블 박스 | 1.0.8 | 객체 감지 모델의 상자를 앙상블하는 방법 |
| 국외 거주자 | 2.6.0 | C의 Expat XML 파서 라이브러리 |
| 페어런 | 0.8.0 | 간단하고 쉬운 공정성 평가 및 불공정 완화 |
| 파타이 | 1.0.63 | fastai는 PyTorch를 통해 딥 러닝을 더 빠르고, 더 정확하고, 더 쉽게 만듭니다. |
| 빠른 진행 | 0.2.3 | Jupyter Notebook 및 콘솔을 위한 빠르고 간단한 진행 표시줄 |
| 빠른 텍스트 | 0.9.2 | 효율적인 텍스트 분류 및 표현 학습 |
| ffmpeg | 6.1.1 | 오디오 및 비디오를 녹음, 변환 및 스트리밍하는 크로스 플랫폼 솔루션 |
| 파일 잠금 | 3.13.1 | 플랫폼 독립적인 파일 잠금 |
| 피오나 | 1.9.5 | Python 프로그래머를 위한 OGR의 깔끔하고 민첩하며 실용적인 API |
| 불 | 0.4.0 | 모든 Python 객체에서 CLI를 생성하기 위한 라이브러리 |
| 폴리엄 | 0.14.0 | Leaflet.js와 Python을 사용하여 아름다운 지도 만들기 |
| 글꼴 구성 | 2.14.1 | 글꼴 액세스를 구성하고 사용자 정의하기 위한 라이브러리 |
| 프리비디 | 1.0.10 | 유니코드 양방향 알고리즘의 무료 구현 |
| 냉동 목록 | 1.4.0 | collections.abc.MutableSequence를 구현하는 목록과 같은 구조 |
| 가스가 차다 | 0.5.3 | 기본 Python 버전을 추상화하는 Python AST |
| gdown | 4.7.1 | Google 드라이브에서 대용량 파일을 다운로드하세요. |
| 지리판다 | 0.14.1 | Geographic Pandas 확장, 기본 패키지 |
| geopandas 기반 | 0.14.1 | 지리적 팬더 확장, 메타패키지 |
| 지역 | 3.12.1 | JTS(Java Topology Suite)의 C++ 포트 |
| getopt-win32 | 0.1 | Visual C++용 getopt 포트 |
| gflags | 2.2.2 | 명령줄 플래그 처리를 구현하는 C++ 라이브러리 |
| giflib | 5.2.1 | GIF 이미지를 읽고 쓸 수 있는 라이브러리 |
| 말 잘하는 | 2.78.4 | C로 작성된 라이브러리 및 애플리케이션에 대한 핵심 애플리케이션 빌딩 블록을 제공합니다. |
| glib 도구 | 2.78.4 | C로 작성된 라이브러리 및 애플리케이션, 명령줄 도구에 대한 핵심 애플리케이션 빌딩 블록을 제공합니다. |
| Google 인증 | 2.29.0 | Python용 Google 인증 라이브러리 |
| google-auth-oauthlib | 0.5.2 | Google 인증 라이브러리, google-auth와 oauthlib 통합 |
| 구글 파스타 | 0.2.0 | 파스타는 AST 기반 Python 리팩토링 라이브러리입니다. |
| GPUil | 1.4.0 | Python의 NVIDIA GPU 상태 |
| 흑연2 | 1.3.14 | 세계의 덜 알려진 언어의 복잡성을 처리하는 "스마트 글꼴"시스템 |
| 그래프 비즈 | 8.1.0 | 오픈 소스 그래프 시각화 소프트웨어 |
| 접지 디노 파이 | 0.4.0 | 오픈 세트 객체 탐지기 |
| grpcio | 1.46.3 | HTTP/2 기반 RPC 프레임 워크 |
| GTS | 0.7.6 | GNU 삼각형 표면 라이브러리 |
| H3-Py | 3.7.6 | H3 육각형 계층 지리 공간 지수 시스템 |
| 하프 버즈 | 4.3.0 | OpenType 텍스트 모양 엔진 |
| huggingface_hub | 0.20.3 | Huggingface.co Hub에서 모델을 다운로드하여 게시 할 클라이언트 라이브러리 |
| 인간적인 | 10.0 | 파이썬을 사용한 텍스트 인터페이스의 인간 친화적 인 출력 |
| 중환자실 | 68.1 | 유니 코드의 국제 구성 요소 |
| imagecodecs | 2023.1.23 | 이미지 변환, 압축 및 감압 코덱 |
| Imageio | 2.33.1 | 이미지 데이터를 읽고 쓰는 파이썬 라이브러리 |
| Imgaug | 0.4.0 | 기계 학습 실험을위한 이미지 확대 |
| 인치-아 앤 | 1.1.0 | 현장에서 활성화 된 배치 |
| jobblib | 1.4.0 | 파이썬은 파이프 라인 작업으로 기능합니다 |
| JS2PY | 0.74 | Python Translator 및 JavaScript 통역사에게 JavaScript 100% 순수한 Python으로 작성되었습니다. |
| jxrlib | 1.1 | JXRLIB -Debian 호스팅 소스에서 구축 된 Microsoft의 JPEG XR 라이브러리. |
| 케라 | 2.13.1 | Theano 및 Tensorflow의 딥 러닝 라이브러리 |
| langcodes | 3.3.0 | 표준화 된 방식으로 라벨과 인간 언어를 비교합니다 |
| 종달새 | 1.1.2 | 현대적인 구문 분석 도서관 |
| laspy | 1.7.1 | LAS 파일 읽기, 수정 및 생성을위한 파이썬 라이브러리 |
| Lazy_loader | 0.3 | 수집가 및 기능을 쉽게로드합니다 |
| LCMS2 | 2.12 | 작은 색상 관리 시스템 |
| lerc | 3.0 | 제한된 오류 래스터 압축 |
| Libaec | 1.0.4 | 적응 형 엔트로피 코딩 라이브러리 |
| Libavif | 0.11.1 | AV1 이미지 파일 형식의 친절하고 휴대용 C 구현 |
| libboost | 1.82.0 | 무료 피어 검토 휴대용 C ++ 소스 라이브러리 |
| libclang | 14.0.6 | Clang 컴파일러의 개발 헤더 및 라이브러리 |
| libclang13 | 14.0.6 | Clang 컴파일러의 개발 헤더 및 라이브러리 |
| libcurl | 8.6.0 | URL 구문으로 데이터를 전송하기위한 도구 및 라이브러리 |
| libffi | 3.4.4 | 휴대용 외국 기능 인터페이스 라이브러리 |
| libgd | 2.3.3 | 이미지의 역동적 인 생성을위한 라이브러리 |
| libglib | 2.78.4 | C로 작성된 라이브러리 및 응용 프로그램에 대한 핵심 애플리케이션 빌딩 블록을 제공합니다. |
| libiconv | 1.16 | 다른 인코딩 사이에서 텍스트를 변환합니다 |
| libnghttp2 | 1.59.0 | HTTP/2 C 라이브러리 |
| libopencv | 4.8.1 | 컴퓨터 비전 및 기계 학습 소프트웨어 라이브러리 |
| libspatialindex | 1.9.3 | 강력한 공간 인덱싱을위한 확장 프레임 워크 |
| libsrt | 1.4.4 | 안전하고 안정적인 운송 |
| libuv | 1.40.0 | 크로스 플랫폼 비동기 I/O |
| libwebp | 1.3.2 | Webp Image Library |
| libwebp-base | 1.3.2 | Webp Image Library, 최소 기본 라이브러리 |
| libxgboost | 2.0.3 | 극단적 인 그라디언트 부스트 |
| libzopfli | 1.0.3 | 매우 양호하지만 느리게 디플레이트 또는 Zlib 압축을위한 압축 라이브러리 |
| LightgBM | 4.3.0 | LightgBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그라디언트 향상 프레임 워크입니다. |
| llvmlite | 0.42.0 | JIT 컴파일러를 작성하기위한 가벼운 LLVM 파이썬 바인딩 |
| 마코 | 1.2.3 | 파이썬으로 작성된 템플릿 라이브러리 |
| mapclassify | 2.5.0 | Choropleth지도에 대한 분류 체계 |
| 가격 인하 | 3.4.1 | 마크 다운의 파이썬 구현 |
| Markdown-it-Py | 2.2.0 | Markdown-It의 파이썬 포트. 마크 다운 파싱, 바로 끝났습니다! |
| mdurl | 0.1.0 | Markdown-it-Py Parser 용 URL 유틸리티 |
| mljar- 감독 | 0.11.2 | 기능 엔지니어링 및 하이퍼 파라미터 튜닝을 갖춘 자동 기계 학습 파이프 라인 |
| mmcv | 2.0.1 | OpenMMLAB 컴퓨터 비전 재단 |
| MMDET | 3.1.0 | OpenMMLAB 감지 도구 상자 및 벤치 마크 |
| mmdet3d | 1.2.0 | 일반 3D 객체 감지를위한 차세대 플랫폼 |
| mmengine | 0.8.5 | OpenMMLAB 프로젝트의 엔진 |
| mm분할 | 1.1.2 | 시맨틱 세분화 도구 상자 및 벤치 마크 |
| MOTMETRICS | 1.1.3 | Python의 MOT (Multiple Object Trackers) 벤치 마크 |
| 멀티 사이드 | 6.0.4 | 키가 정렬되어 다시 발생할 수있는 키 값 쌍 |
| 다중 프로세스 | 0.70.15 | 파이썬에서 더 나은 다중 프로세싱 및 멀티 스레딩 |
| 뭉크 | 2.5.0 | 도트 액세스 가능한 사전 (la javaScript 객체) |
| Murmurhash | 1.0.7 | 비-결정 학적 해시 기능 |
| nb_conda_kernels | 2.3.1 | 설치된 Conda 환경에 대한 Jupyter 커널을 시작하십시오 |
| 신경 구조 학습 | 1.4.0 | 구조화 된 신호로 신경망을 훈련시킵니다 |
| 닌자 _syntax | 1.7.2 | .ninja 파일을 생성하기위한 Python 모듈 |
| Numba | 0.59.1 | LLVM을 사용하여 Numpy Aware Dynamic Python 컴파일러 |
| Nuscenes-devkit | 1.1.3 | Nuscenes 데이터 세트의 Devkit |
| NVIDIA-ML-PY3 | 7.352.0 | NVIDIA 관리 라이브러리에 대한 파이썬 바인딩 |
| onx | 1.13.1 | 신경 네트워크 교환 라이브러리를 개방하십시오 |
| ONNX-TF | 1.9.0 | Onnx의 실험적인 텐서 플로우 백엔드 |
| onnxruntime | 1.17.1 | 교차 플랫폼, 고성능 ML 추론 및 훈련 가속기 |
| opencv | 4.8.1 | 컴퓨터 비전 및 기계 학습 소프트웨어 라이브러리 |
| OpenJpeg | 2.5.0 | c |
| Opt-einsum | 3.3.0 | 수축 순서 최적화를 통해 Numpy, Tensorflow, Dask 등의 노인 기능 최적화 |
| Optuna | 3.0.4 | 하이퍼 파라미터 최적화 프레임 워크 |
| 판고 | 1.50.7 | 텍스트 레이아웃 및 렌더링 엔진 |
| 불쌍한 | 0.10.3 | 로컬 및 클라우드 버킷 스토리지를위한 경로 인터페이스 |
| 돼지고기 | 5.6.0 | 파이썬은 합리성을 만듭니다 |
| PCCM | 0.4.11 | Python C ++ 코드 관리자 |
| PCRE2 | 10.42 | Perl 5와 동일한 구문 및 시맨틱을 사용하여 정규 표현 패턴 일치 |
| 픽먼 | 0.42.2 | 픽셀 조작을위한 저수준 소프트웨어 라이브러리 |
| 음모를 꾸미다 | 5.20.0 | Python 용 대화식 브라우저 기반 그래프 라이브러리 |
| 포털 로커 | 2.3.0 | Portalocker는 쉽게 잠금 할 수있는 API를 제공하는 라이브러리입니다. |
| 포도우디오 | 19.6.0 | 크로스 플랫폼, 오픈 소스, 오디오 I/O 라이브러리 |
| 프레시 | 3.0.6 | 사전 호시 키를위한 Cython 해시 테이블 |
| 예쁜 | 2.1.0 | 시각적으로 매력적인 ASCII 테이블 형식으로 표식 데이터 표시 |
| proj4 | 9.3.1 | Proj Coordinate Transformation 소프트웨어 라이브러리 |
| py-boost | 1.82.0 | 무료 피어 검토 휴대용 C ++ 소스 라이브러리 |
| py-opencv | 4.8.1 | 컴퓨터 비전 및 기계 학습 소프트웨어 라이브러리 |
| py-xgboost | 2.0.3 | 확장 가능, 휴대용 및 분산 그라디언트 부스트 XGBOOST 라이브러리에 대한 파이썬 바인딩 |
| pyasn1 | 0.4.8 | ASN.1 유형 및 코덱 |
| pyasn1- 모듈 | 0.2.8 | ASN.1 기반 프로토콜 모듈 모듈 모듈 |
| pycocotools | 2.0.7 | MS-Coco 데이터 세트 용 Python API |
| 피단틱한 | 2.4.2 | 파이썬 유형 힌트를 사용한 데이터 검증 및 설정 관리 |
| Pydantic 코어 | 2.10.1 | 파이썬 유형 힌트, 핵심 패키지를 사용한 데이터 유효성 검사 및 설정 관리 |
| pyjsparser | 2.7.1 | 빠른 JavaScript Parser (esprima.js 기반) |
| 파이퍼 클립 | 1.8.2 | 파이썬을위한 크로스 플랫폼 클립 보드 모듈 |
| Pyproj | 3.6.1 | 지도 제작을위한 Proj4 라이브러리에 대한 파이썬 인터페이스 |
| Pyquaternion | 0.9.9 | 쿼터니언을 대표하고 사용하기위한 Pythonic 라이브러리 |
| pyreadline3 | 3.4.1 | 현대화 된 GNU 판독 라인의 파이썬 쇄락 |
| 파이썬-플랫 버퍼 | 23.5.26 | Flatbuffers 직렬화 형식과 함께 사용할 Python 런타임 라이브러리 |
| Python-graphviz | 0.20.1 | GraphViz를위한 간단한 파이썬 인터페이스 |
| Python-sounddevice | 0.4.4 | 파이썬으로 사운드를 재생하고 녹음하십시오 |
| Python-tzdata | 2023.3 | IANA 시간대 데이터 제공자 |
| Python-xxhash | 2.0.2 | xxhash에 대한 파이썬 바인딩 |
| 파이토치 | 2.0.1 | Pytorch는 GPU 및 CPU를 사용한 딥 러닝을위한 최적화 된 텐서 라이브러리입니다. |
| pywin32 | 305 | Windows 용 Python 확장 |
| Rasterio | 1.3.9 | Rasterio는 지리 공간 래스터 데이터 세트를 읽고 씁니다 |
| 부자 | 13.3.5 | 풍부한 텍스트, 테이블, 진행률 막대, 구문 강조 표시, 마크 다운 등 터미널에 렌더링 |
| RSA | 4.7.2 | Pure-Python RSA 구현 |
| rtree | 1.0.1 | 파이썬 GI에 대한 R- 트리 공간 지수 |
| 세이프텐서 | 0.4.2 | 빠르고 안전한 텐서 직렬화 |
| Samgeo | 3.3 | SAMGEO (Segment Geospatial) 스택과 함께 작동하는 필수 패키지 모음. |
| Scikit-Image | 0.22.0 | Scipy의 이미지 처리 루틴 |
| scikit-learn | 1.3.0 | 기계 학습 및 데이터 마이닝을위한 파이썬 모듈 세트 |
| Scikit-Plot | 0.3.7 | Scikit-Learn 객체를 플로팅합니다 |
| 세그먼트 무엇이든 | 1.0 | 메타 AI 세그먼트 ally 모델을위한 비공식 파이썬 패키지 |
| 세그먼트-hq | 0.3 | 세그먼트를위한 공식 파이썬 패키지 고품질 |
| 세그먼트 지대 | 0.10.2 | 세그먼트 ally model (SAM)과 함께 지리 공간 데이터를 분할하기위한 파이썬 패키지 |
| 문장 | 0.1.99 | 감독되지 않은 텍스트 토큰 화기 및 Detokenizer |
| 모양 | 0.42.1 | 기계 학습 모델의 출력을 설명하기위한 통합 된 접근 방식 |
| 형태로 | 2.0.1 | 기하학적 객체, 사전 및 작업 |
| 셰링 햄 | 1.5.0 | 주변 껍질을 감지하는 도구 |
| 얇게 써는 기계 | 0.0.7 | 큰 슬라이싱을위한 작은 패키지 |
| smart_open | 5.2.1 | 대형 파일의 효율적인 스트리밍을위한 파이썬 라이브러리 |
| 껴안는다 | 1.4.7 | 껴안는 것은 Numpy의 S- 표현입니다 |
| 스파이 | 3.7.2 | 산업 강도 자연 언어 처리 |
| 스파크 레지시스 | 3.0.12 | 역 호환성을위한 Spacy NLP 레거시 기능 및 아키텍처 |
| 스파크 로거 | 1.0.4 | 스파이 파이프 라인 교육을위한 대체 로거 |
| spconv | 2.3.6 | 공간적 희소 컨볼 루션 |
| srsly | 2.4.8 | Python 용 현대식 고성능 직렬화 유틸리티 |
| 항만 노동자 | 5.1.0 | Python 응용 프로그램의 동적 플러그인을 관리하십시오 |
| 감독 | 0.6.0 | 컴퓨터 비전 프로젝트에서 유용 할 수있는 사용하기 쉬운 일련 |
| 표로 만들다 | 0.9.0 | Python, 라이브러리 및 명령 줄 유틸리티의 예쁜 인쇄물 데이터 |
| TBB | 2021.8.0 | 높은 수준의 초록 스레딩 라이브러리 |
| 끈기 | 8.2.2 | 예외가 작동 할 때마다 벗겨 질 때마다 벗겨진 기능을 다시 시도하십시오. |
| 텐서보드 | 2.13.0 | Tensorboard를 사용하면 텐서 흐름을 볼 수 있습니다 |
| Tensorboard-Data-Server | 0.7.0 | Tensorboard 용 데이터 서버 |
| Tensorboard-Plugin-Wit | 1.6.0 | What-If Tool Tensorboard 플러그인 |
| Tensorboardx | 2.6.2.2 | Tensorboardx를 사용하면 텐서 플로우없이 텐서가 흐르는 것을 볼 수 있습니다 |
| 텐서플로우 | 2.13.0 | Tensorflow는 기계 학습 라이브러리입니다 |
| 텐서 플로우-아들 | 0.22.0 | 텐서 플로우에 유용한 추가 기능 |
| 텐서 플로우 평가 자 | 2.13.0 | 텐서 플로우 추정기 |
| Tensorflow-Hub | 0.16.1 | Tensorflow 모델의 일부를 재사용하여 전송 학습을위한 도서관 |
