deep learning frameworks
Deep Learning Libraries installer for ArcGIS Pro 2.8
ArcGIS Pro, Server и ArcGIS API for Python включают инструменты для использования искусственного интеллекта и глубокого обучения для решения геопространственных задач, таких как извлечение объектов, классификация пикселей и категоризация объектов. Этот установщик включает в себя обширную коллекцию компонентов, таких как PyTorch, TensorFlow, Fast.ai и scikit-learn, для выполнения задач глубокого и машинного обучения, всего 254 пакета. Эти пакеты можно использовать с инструментами обучения глубокому обучению, интерактивным обнаружением объектов, с помощью модуля arcgis.learn в ArcGIS API for Python, а также напрямую импортировать в ваши собственные скрипты и инструменты. Большинство инструментов из этой коллекции будут работать на любой машине, но для обычных рабочих процессов глубокого обучения требуется новейший графический процессор (GPU) NVIDIA, а размеры задач ограничены доступной памятью GPU, см. раздел требований.
Этот установщик добавляет все включенные пакеты в среду arcgispro-py3 по умолчанию, с которой поставляются как Pro, так и Server, и для начала использования инструментов не требуется никаких дополнительных сред. Если вы создаете пользовательские среды, эти пакеты также будут включены, поэтому вы сможете использовать те же инструменты и в своих собственных средах.
Пример типов рабочих процессов, которые поддерживает этот установщик и ArcGIS, см. в видеоролике «ИИ и глубокое обучение» на пленарном заседании UC 2020.
Важный
Обеспечьте совместимость, сопоставив версии библиотек глубокого обучения и программного обеспечения ArcGIS. Чтобы обновить предыдущую версию, начните с удаления библиотек глубокого обучения и программного обеспечения ArcGIS, следуя инструкциям, приведенным ниже.
В Windows:
Загрузив архив для своего продукта, извлеките Zip-файл в новое место и запустите установщик Windows (например, ProDeepLearning.msi ) в Windows. При этом платформы глубокого обучения будут установлены в среду Python arcgispro-py3 по умолчанию, но не в какие-либо пользовательские среды, созданные вами перед запуском этой установки. После установки последующие клоны также будут включать в себя полный набор пакетов глубокого обучения. Вам нужно будет извлечь файл (а не просто открыть .MSI из Zip-файла), иначе установщик не сможет найти его содержимое. После установки архив и файлы установщика можно удалить.
На сервере Linux:
Извлеките архив .tar.gz, например, с помощью tar xvf <file>.tar.gz , затем запустите сценарий DeepLearning-Setup.sh . Для Сервера 10.9 и более ранних версий это создаст набор пакетов внутри среды выполнения Сервера. Начиная с сервера 10.9.1, эта установка создает новую среду deeplearning , расположенную в <Server Install>/framework/runtime/deeplearning , а все пакеты глубокого обучения являются собственными реализациями Linux. Затем раскомментируйте и обновите переменную ARCGIS_CONDA_DEEPLEARNING в файле <Server Install>/arcgis/server/usr/init_user_param.sh и перезапустите ArcGIS Server.
Обновление с предыдущей версии:
Если вы выполняете обновление с предыдущей версии, самый безопасный способ обновления — удалить и переустановить как продукт, так и программу установки глубокого обучения. Например, чтобы обновить Pro 3.2 до Pro 3.3:
C:Program FilesArcGISProbinPythonenvsarcgispro-py3 или в аналогичном месте вашей установки. Возможно, они остались от ранее измененной среды. После этих шагов у вас должна быть чистая установка Pro с набором пакетов Deep Learning, включенным в среду arcgispro-py3 по умолчанию.
Ручная установка:
| Выполнение этих шагов приведет к установке несертифицированного набора пакетов. | |
|---|---|
| Обязательно клонируйте среду Python по умолчанию для резервного копирования вашей установки (см. ниже). |
Python Command Prompt .Start в Windows или запустить ее из папки установки продукта.Python Command Prompt 3--pinned !)`conda create -n имя-клона --clone arcgispro-py3 --pinned
activate your-clone-name
(your-clone-name) C:Program FilesArcGISProbinPythonenvs>
conda install deep-learning-essentials
y и нажмите Enter
proswap your-clone-name
your-clone-name в качестве активной среды Python, и теперь вы сможете использовать инструменты глубокого обучения.Если вы будете работать в автономной среде, загрузите необходимые пакеты метапакета по ссылкам ниже и следуйте инструкциям в разделе «Шаги по установке», указанным на странице пакета. Пакеты размещают магистрали для моделей глубокого обучения в указанном месте установки, устраняя необходимость в доступе к Интернету при обучении моделей глубокого обучения в ArcGIS.
| Магистральные пакеты |
|---|
| Пакет ArcGIS Deep Learning Backbones |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, часть 1, пакет v1.0.0 |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, часть 2, пакет v1.0.0 |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, часть 3, пакет v1.0.0 |
| ArcGIS Timm Deep Learning Backbones, часть 4, пакет v1.0.0 |
| Пакет ArcGIS SAM Backbones 1.0.0 |
| Пакет ArcGIS Mistral Backbone |
| Сегментация полигонов ArcGIS. Магистраль постобработки. |
После установки библиотек глубокого обучения вы можете использовать инструменты глубокого обучения для обучения геопространственных моделей глубокого обучения. Вы также можете узнать больше о возможностях модуля arcgis.learn, который обеспечивает специализированный доступ ко многим геопространственным моделям, помимо тех, которые доступны напрямую в качестве инструментов геообработки. Наконец, вы можете добавить любую из вышеперечисленных библиотек в свои рабочие процессы, импортировав пакеты, перечисленные ниже.
Сборник технических семинаров конференции Esri по глубокому обучению:
Большинство пакетов, включенных в установщик библиотек глубокого обучения, сразу же будут работать на любой конфигурации компьютера. Например, PyTorch при желании может использовать преимущества графического процессора, но вернется к выполнению вычислений на центральном процессоре, если графический процессор недоступен. Однако вычисления на графическом процессоре происходят значительно быстрее, а некоторые пакеты, такие как TensorFlow в этом дистрибутиве, будут работать только с поддерживаемым графическим процессором. CUDA, или Compute Unified Device Architecture, — это вычислительная платформа общего назначения для графических процессоров, которая является обязательным требованием для современных инструментов глубокого обучения на базе графических процессоров.
| Требования к графическому процессору | Поддерживается |
|---|---|
| Тип графического процессора | NVIDIA с CUDA Compute Capability минимум 5.0, рекомендуется 6.1 или новее. См. список карт с поддержкой CUDA, чтобы определить вычислительные возможности графического процессора. |
| драйвер графического процессора | Драйверы графического процессора NVIDIA — требуется версия 527.41 или выше. |
| Выделенная графическая память † | минимум: 4 ГБ рекомендуется: 8 ГБ или более, в зависимости от архитектуры модели глубокого обучения и размера используемого пакета. |
† Память графического процессора, в отличие от системной памяти, недоступна «виртуально». Если обучение модели потребляет больше памяти графического процессора, чем у вас есть, оно завершится неудачно. Память графического процессора также используется всеми пользователями компьютера, поэтому открытые проекты Pro с картами и другими приложениями могут ограничивать доступную память для использования с этими инструментами.
Устаревший драйвер графического процессора приведет к сбою инструментов глубокого обучения с ошибками во время выполнения, указывающими на то, что CUDA не установлен или присутствует неподдерживаемая цепочка инструментов. Убедитесь, что у вас установлены актуальные драйверы графического процессора, предоставленные непосредственно NVIDIA.
Инструменты геообработки, использующие глубокое обучение, интегрированы во многие области программного обеспечения и для работы требуют установки соответствующих расширений:
| Инструменты | Расширение |
|---|---|
| Обучение модели, получение выводов и исследование | Имидж-аналитик |
| Классификация облаков точек | 3D-аналитик |
| AutoML и анализ текста | Расширенный, расширение не требуется |
| Название библиотеки | Версия | Описание |
|---|---|---|
| абсл-py | 2.1.0 | Общие библиотеки Abseil Python |
| ускоряться | 0.33.0 | Accelerate обеспечивает доступ к числовым библиотекам, оптимизированным для производительности процессоров Intel и графических процессоров NVidia. |
| наркоман | 2.4.0 | Предоставляет словарь, элементы которого можно устанавливать, используя как атрибут, так и синтаксис элементов. |
| родственный | 2.3.0 | Матрицы, описывающие аффинное преобразование плоскости |
| айоhttp | 3.9.5 | Асинхронная HTTP-платформа клиент/сервер (asyncio) |
| аиосигнал | 1.2.0 | Список зарегистрированных асинхронных обратных вызовов |
| альбументации | 1.0.3 | Быстрая и гибкая библиотека увеличения изображений |
| перегонный куб | 1.8.1 | Инструмент миграции базы данных для SQLAlchemy. |
| аом | 3.9.1 | Видеокодек Alliance for Open Media |
| ошеломляющий анализ | 1.6.3 | Распарсер AST для Python |
| атомные записи | 1.4.0 | Атомная запись файлов для Python |
| биты и байты | 0.43.3 | Доступны большие языковые модели посредством k-битного квантования для PyTorch. |
| блокировать | 1.21.3 | Библиотека блокировки, перетасовки и сжатия без потерь, которая может быть быстрее, чем memcpy() |
| способствовать росту | 1.82.0 | Boost предоставляет проверенные портативные исходные библиотеки C++. |
| Бранка | 0.6.0 | Генерация богатых элементов HTML + JS из Python |
| bzip2 | 1.0.8 | Высококачественный компрессор данных |
| Каир | 1.18.2 | Библиотека 2D-графики с поддержкой нескольких устройств вывода. |
| каталог | 2.0.10 | Суперлегкие реестры функций для вашей библиотеки |
| кошачий импульс | 1.2.3 | Повышение градиента в библиотеке деревьев решений |
| категория_энкодеры | 2.2.2 | Коллекция преобразователей sklearn для кодирования категориальных переменных как числовых. |
| ccimport | 0.4.2 | Быстрая привязка C++ к Python |
| Чарльзы | 2.2.0 | CharLS, реализация библиотеки C++ JPEG-LS. |
| клик-плагины | 1.1.1 | Модуль расширения для щелчка, позволяющий регистрировать команды CLI через точки входа в setuptools. |
| утес | 3.8.0 | Структура разработки интерфейса командной строки |
| Клидж | 0.7.2 | Щелкните параметры для интерфейсов командной строки для GeoJSON. |
| CloudpathLib | 0.16.0 | Классы в стиле pathlib.Path для взаимодействия с файлами в различных облачных службах хранения. |
| cmaes | 0.8.2 | Оптимизация «черного ящика» с помощью стратегии эволюции адаптации ковариационной матрицы |
| cmd2 | 2.4.3 | Инструмент для создания интерактивных приложений командной строки. |
| цветные бревна | 15.0.1 | Цветной вывод терминала для модуля журналирования Python |
| цветной журнал | 5.0.1 | Форматирование журнала с помощью цветов! |
| цвет | 0.1.5 | Библиотека управления цветовыми представлениями Python (RGB, HSL, веб,...) |
| кондитерское изделие | 0.1.4 | Самая приятная система конфигурации для Python |
| cudatoolkit | 11.8.0 | Набор инструментов NVIDIA CUDA |
| Каднн | 8.7.0.84 | Библиотека ускорения глубоких нейронных сетей NVIDIA cuDNN |
| сперма | 0.4.11 | Библиотека CUda Matrix Multiply |
| цимем | 2.0.6 | Управляйте вызовами calloc/free через Cython |
| цитон | 3.0.10 | Компилятор Cython для написания расширений C для языка Python. |
| ситон-блис | 0.7.9 | Быстрое умножение матриц с помощью автономной библиотеки Python – никаких системных зависимостей! |
| наборы данных | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets — это открытая библиотека наборов данных НЛП. |
| Дав1д | 1.2.1 | Самый быстрый декодер AV1 на всех платформах |
| основы глубокого обучения | 3.4 | Обширная коллекция пакетов глубокого обучения |
| Декарт | 1.1.0 | Используйте геометрические объекты в качестве путей и патчей matplotlib. |
| удаление | 1.0.0 | PyTorch-оболочка для CUDA-функций многомасштабного деформируемого внимания |
| укроп | 0.3.7 | Сериализуйте весь Python (почти) |
| dm-дерево | 0.1.7 | Библиотека для работы с вложенными структурами данных. |
| Дтриевиз | 1.3.7 | Визуализация дерева решений |
| эйнопс | 0.7.0 | Новый вид операций глубокого обучения |
| ансамблевые коробки | 1.0.8 | Методы сборки боксов из моделей обнаружения объектов |
| эмигрант | 2.6.3 | Библиотека парсера Expat XML на C |
| честное обучение | 0.8.0 | Простая и легкая оценка справедливости и смягчение последствий несправедливости |
| фастай | 1.0.63 | fastai делает глубокое обучение с помощью PyTorch быстрее, точнее и проще |
| быстрый прогресс | 0.2.3 | Быстрый и простой индикатор выполнения для ноутбука и консоли Jupyter. |
| быстрый текст | 0.9.2 | Эффективная классификация текста и обучение представлению |
| ffmpeg | 7.0.0 | Кроссплатформенное решение для записи, преобразования и потоковой передачи аудио и видео. |
| блокировка файла | 3.13.1 | Независимая от платформы блокировка файлов |
| Фиона | 1.9.6 | Аккуратный, шустрый и серьезный API OGR для программистов Python. |
| огонь | 0.4.0 | Библиотека для создания CLI из абсолютно любого объекта Python. |
| лист | 0.14.0 | Создавайте красивые карты с помощью Leaflet.js и Python |
| фрибиди | 1.0.10 | Бесплатная реализация двунаправленного алгоритма Unicode |
| замороженный список | 1.4.0 | Структура в виде списка, реализующая Collections.abc.MutableSequence. |
| газ | 0.5.3 | Python AST, который абстрагирует базовую версию Python. |
| вниз | 5.2.0 | Скачивайте большие файлы с Google Диска. |
| геопанды | 1.0.1 | Расширения географических панд, базовый пакет |
| база геопанд | 1.0.1 | Расширения географических панд, метапакет |
| гео | 3.12.1 | Порт Java Topology Suite (JTS) на C++. |
| getopt-win32 | 0,1 | Порт getopt для Visual C++. |
| gflags | 2.2.2 | Библиотека C++, реализующая обработку флагов командной строки. |
| гифлиб | 5.2.1 | Библиотека для чтения и записи gif-изображений |
| бойкий | 2.78.4 | Предоставляет основные строительные блоки для библиотек и приложений, написанных на C. |
| glib-инструменты | 2.78.4 | Предоставляет основные строительные блоки приложений для библиотек и приложений, написанных на C, а также инструменты командной строки. |
| Google-аутентификация | 2.29.0 | Библиотека аутентификации Google для Python |
| Google-аутентификация-oauthlib | 0.5.2 | Библиотека аутентификации Google, интеграция oauthlib с google-auth |
| Google-паста | 0.2.0 | Pasta — это библиотека рефакторинга Python на основе AST. |
| gputil | 1.4.0 | Статус графического процессора NVIDIA из Python |
| графит2 | 1.3.14 | Система «умных шрифтов», которая справляется со сложностями малоизвестных языков мира. |
| графвиз | 8.1.0 | Программное обеспечение для визуализации графиков с открытым исходным кодом |
| заземлениедино-py | 0.4.0 | детектор объектов открытого типа |
| грпцио | 1.46.3 | Платформа RPC на основе HTTP/2 |
| гтс | 0.7.6 | Библиотека триангулированных поверхностей GNU |
| h3-py | 3.7.6 | H3 Шестиугольная иерархическая система геопространственного индексирования |
| harfbuzz | 4.3.0 | Механизм формирования текста OpenType |
| Huggingface_hub | 0.24.3 | Клиентская библиотека для загрузки и публикации моделей в хабеhuggingface.co. |
| дружелюбный к человеку | 10,0 | Удобный для человека вывод текстовых интерфейсов с использованием Python |
| отделение интенсивной терапии | 73,1 | Международные компоненты для Unicode |
| кодеки изображений | 2023.1.23 | Кодеки преобразования, сжатия и распаковки изображений |
| имиджио | 2.33.1 | Библиотека Python для чтения и записи данных изображения. |
| изображение | 0.4.0 | Увеличение изображения для экспериментов по машинному обучению |
| inplace-abn | 1.1.0 | Активация на месте BatchNorm |
| библиотека заданий | 1.4.2 | Функция Python как задания конвейера |
| js2py | 0,74 | Переводчик JavaScript в Python и интерпретатор JavaScript, написанный на 100% чистом Python. |
| jxrlib | 1.1 | jxrlib — библиотека JPEG XR от Microsoft, созданная на основе исходных кодов Debian. |
| керас | 2.13.1 | Библиотека глубокого обучения для Theano и TensorFlow |
| коды языков | 3.3.0 | Маркирует и сравнивает человеческие языки стандартизированным способом. |
| жаворонок | 1.1.2 | современная библиотека синтаксического анализа |
| лесбиянка | 1.7.1 | Библиотека Python для чтения, изменения и создания файлов LAS. |
| lazy_loader | 0,4 | Легко загружать подпакеты и функции по требованию. |
| lcms2 | 2.16 | Маленькая система управления цветом |
| Лерк | 3.0 | Сжатие растра с ограниченной ошибкой |
| либаец | 1.0.4 | Библиотека адаптивного энтропийного кодирования |
| libavif | 1.1.1 | Дружественная, портативная реализация формата файла изображения AV1 на языке C. |
| libboost | 1.82.0 | Бесплатные проверенные портативные исходные библиотеки C++. |
| libclang | 14.0.6 | Разработка заголовков и библиотек для компилятора Clang |
| libclang13 | 14.0.6 | Разработка заголовков и библиотек для компилятора Clang |
| библиотека libcurl | 8.9.1 | Инструмент и библиотека для передачи данных с синтаксисом URL. |
| либффи | 3.4.4 | Портативная библиотека интерфейса с внешними функциями |
| libgd | 2.3.3 | Библиотека для динамического создания изображений |
| библиотека libglib | 2.78.4 | Предоставляет основные строительные блоки для библиотек и приложений, написанных на C. |
| либикон | 1.16 | Преобразование текста между различными кодировками |
| libnghttp2 | 1.62.1 | Библиотека HTTP/2 C |
| libopencv | 4.8.1 | Библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения |
| libspatialindex | 1.9.3 | Расширяемая платформа для надежной пространственной индексации |
| библиотека | 1.5.3 | Безопасный и надежный транспорт |
| Либув | 1.40.0 | Кроссплатформенный асинхронный ввод-вывод |
| libwebp | 1.3.2 | Библиотека изображений WebP |
| libwebp-база | 1.3.2 | Библиотека изображений WebP, минимальная базовая библиотека |
| libxgboost | 2.0.3 | Экстремальное повышение градиента |
| libzopfli | 1.0.3 | Библиотека сжатия для очень хорошего, но медленного сжатия deflate или zlib. |
| легкий ГБМ | 4.3.0 | LightGBM — это платформа повышения градиента, использующая древовидные алгоритмы обучения. |
| llvmlite | 0.42.0 | Облегченная привязка Python к LLVM для написания JIT-компиляторов. |
| мако | 1.2.3 | Библиотека шаблонов, написанная на Python |
| картаклассифицировать | 2.5.0 | Схемы классификации картограмм |
| уценка | 3.4.1 | Реализация Markdown на Python |
| уценка-это-py | 2.2.0 | Python-порт markdown-it. Разбор Markdown сделан правильно! |
| мдурл | 0.1.0 | URL-утилиты для парсера markdown-it-py |
| под присмотром mljar | 0.11.2 | Автоматизированный конвейер машинного обучения с разработкой функций и настройкой гиперпараметров |
| ммкв | 2.0.1 | Фонд компьютерного зрения OpenMMLab |
| ммдет | 3.1.0 | Набор инструментов и тест OpenMMLab Detection Toolbox |
| ммдет3д | 1.2.0 | Платформа нового поколения для общего обнаружения 3D-объектов |
| ммдвигатель | 0.8.5 | Движок проектов OpenMMLab |
| ммсегментация | 1.1.2 | набор инструментов и эталон семантической сегментации |
| мотметрика | 1.1.3 | Тестирование трекеров нескольких объектов (MOT) в Python |
| мультидиктант | 6.0.4 | Пары ключ-значение, в которых ключи отсортированы и могут повторяться. |
| многопроцессный | 0.70.15 | лучшая многопроцессорность и многопоточность в Python |
| жевать | 2.5.0 | Словарь, доступный через точку (а-ля объекты JavaScript) |
| мурмурхаш | 1.0.7 | Некриптографическая хэш-функция |
| nb_conda_kernels | 2.5.1 | Запустите ядра Jupyter для любой установленной среды conda. |
| нейронно-структурированное обучение | 1.4.0 | Обучайте нейронные сети структурированными сигналами |
| ninja_syntax | 1.7.2 | Модуль Python для создания файлов .ninja |
| онемение | 0.59.1 | Динамический компилятор Python с поддержкой NumPy, использующий LLVM |
| nuscenes-devkit | 1.1.3 | Комплект разработчика набора данных nuScenes |
| nvidia-ml-py3 | 7.352.0 | Привязки Python к библиотеке управления NVIDIA |
| onnx | 1.13.1 | Открытая библиотека Neural Network Exchange |
| onnx-tf | 1.9.0 | Экспериментальный бэкэнд Tensorflow для ONNX |
| onnxruntime | 1.18.1 | Высокопроизводительный ускоритель вывода и обучения машинного обучения, библиотека Python |
| onnxruntime-cpp | 1.18.1 | Высокопроизводительный ускоритель вывода и обучения машинного обучения, среда выполнения C++ |
| opencv | 4.8.1 | Библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения |
| openjpeg | 2.5.0 | Кодек JPEG 2000 с открытым исходным кодом, написанный на C. |
| opt-einsum | 3.3.0 | Оптимизация функций einsum в NumPy, Tensorflow, Dask и других с помощью оптимизации порядка сжатия. |
| оптуна | 3.0.4 | Структура оптимизации гиперпараметров |
| панго | 1.50.7 | Механизм макета текста и рендеринга |
| патия | 0.10.3 | Интерфейс Path для локального и облачного хранилища корзин. |
| пбр | 5.6.0 | Разумность сборки Python |
| ПККМ | 0.4.11 | Менеджер кода Python C++ |
| pcre2 | 10.42 | Сопоставление шаблонов регулярных выражений с использованием того же синтаксиса и семантики, что и Perl 5. |
| пиксмен | 0.43.4 | Программная библиотека низкого уровня для манипулирования пикселями. |
| заговор | 5.20.0 | Интерактивная графическая библиотека для Python на основе браузера. |
| портальный шкафчик | 2.3.0 | Portalocker — это библиотека, предоставляющая простой API для блокировки файлов. |
| Портаудио | 19.6.0 | Кроссплатформенная библиотека аудио ввода-вывода с открытым исходным кодом. |
| прешедший | 3.0.6 | Хэш-таблица Cython для предварительно хешированных ключей |
| красивый столик | 2.1.0 | Отображение табличных данных в визуально привлекательном формате таблицы ASCII. |
| проект4 | 9.4.1 | Библиотека программного обеспечения для преобразования координат PROJ |
| py-boost | 1.82.0 | Бесплатные проверенные портативные исходные библиотеки C++. |
| py-opencv | 4.8.1 | Библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения |
| py-xgboost | 2.0.3 | Привязки Python для масштабируемой, переносимой и распределенной библиотеки XGBoost для повышения градиента. |
| пясн1 | 0.4.8 | Типы и кодеки ASN.1 |
| pyasn1-модули | 0.2.8 | Коллекция модулей протоколов на основе ASN.1. |
| Пикокоинструменты | 2.0.7 | API Python для набора данных MS-COCO |
| pyjsparser | 2.7.1 | Быстрый парсер javascript (на основе esprima.js) |
| pyopenssl | 24.2.1 | Модуль-оболочка Python вокруг библиотеки OpenSSL. |
| пайперклип | 1.8.2 | Кроссплатформенный модуль буфера обмена для Python. |
| pyproj | 3.6.1 | Интерфейс Python к библиотеке PROJ4 для картографических преобразований |
| пиккватернион | 0.9.9 | Pythonic библиотека для представления и использования кватернионов. |
| pyreadline3 | 3.4.1 | Модернизированная реализация линии чтения GNU на Python. |
| Python-плоские буферы | 23.5.26 | Библиотека времени выполнения Python для использования с форматом сериализации Flatbuffers. |
| Python-графвиз | 0.20.1 | Простой интерфейс Python для Graphviz |
| Python-звуковое устройство | 0.4.4 | Воспроизведение и запись звука с помощью Python |
| python-tzdata | 2023.3 | Поставщик данных о часовых поясах IANA |
| Python-xxhash | 2.0.2 | Привязка Python для xxHash |
| Питорч | 2.0.1 | PyTorch — оптимизированная тензорная библиотека для глубокого обучения с использованием графических и центральных процессоров. |
| pywin32 | 305 | Расширения Python для Windows |
| растерио | 1.3.10 | Rasterio читает и записывает наборы геопространственных растровых данных. |
| богатый | 13.3.5 | Отображение форматированного текста, таблиц, индикаторов выполнения, подсветки синтаксиса, уценки и многого другого на терминале. |
| RSA | 4.7.2 | Реализация RSA на чистом Python |
| дерево | 1.0.1 | Пространственный индекс R-Tree для Python GIS |
| предохранители | 0.4.2 | Быстрая и безопасная сериализация тензоров |
| Самгео | 3.4 | Коллекция необходимых пакетов для работы со стеком Segment Geospatial (samgeo). |
| scikit-изображение | 0.22.0 | Процедуры обработки изображений для SciPy |
| scikit-learn | 1.3.0 | Набор модулей Python для машинного обучения и интеллектуального анализа данных. |
| scikit-сюжет | 0.3.7 | Построение графиков для объектов scikit-learn |
| сегмент-что-нибудь | 1.0 | Неофициальный пакет Python для модели Segment Anything от Meta AI. |
| сегмент-что-нибудь-штаб-квартира | 0,3 | Официальный пакет Python для сегментации чего угодно в высоком качестве |
| сегмент-геопространственный | 0.10.2 | Пакет Python для сегментации геопространственных данных с помощью модели Segment Anything Model (SAM). |
| кусок предложения | 0.1.99 | Неконтролируемый текстовый токенизатор и детокенизатор |
| форма | 0.42.1 | Единый подход для объяснения результатов любой модели машинного обучения. |
| стройный | 2.0.5 | Геометрические объекты, предикаты и операции |
| Шеллингем | 1.5.0 | Инструмент для обнаружения окружающей оболочки |
| слайсер | 0.0.7 | Маленькая упаковка для большой нарезки |
| smart_open | 5.2.1 | Библиотека Python для эффективной потоковой передачи больших файлов |
| прижимается | 1.4.7 | Snuggs — это s-выражения для NumPy. |
| просторный | 3.7.2 | Промышленная обработка естественного языка |
| пространственное наследие | 3.0.12 | Унаследованные функции и архитектура spaCy NLP для обратной совместимости |
| пространственные регистраторы | 1.0.4 | Альтернативные регистраторы для обучения конвейера SpaCy |
| спконв | 2.3.6 | Пространственная разреженная свертка |
| серьёзный | 2.4.8 | Современные высокопроизводительные утилиты сериализации для Python |
| грузчик | 5.1.0 | Управление динамическими плагинами для приложений Python |
| надзор | 0.6.0 | Набор простых в использовании утилит, которые пригодятся в любом проекте компьютерного зрения. |
| сводить в таблицы | 0.9.0 | Симпатичная печать табличных данных в Python, библиотеке и утилите командной строки |
| будет объявлено позднее | 2021.8.0 | Библиотека абстрактных потоков высокого уровня |
| упорство | 8.2.3 | Повторяйте ненадежную функцию всякий раз, когда возникает исключение, пока она не заработает. |
| тензорная доска | 2.13.0 | TensorBoard позволяет смотреть Tensors Flow |
| сервер данных тензорной доски | 0.7.0 | Сервер данных для TensorBoard |
| тензорная доска-плагин-остроумие | 1.6.0 | Плагин What-If Tool TensorBoard |
| тензорбордx | 2.6.2.2 | TensorBoardX позволяет наблюдать за потоком Tensors без Tensorflow |
| тензорный поток | 2.13.0 | TensorFlow — библиотека машинного обучения. |
| тензорные дополнения | 0.22.0 | Полезный дополнительный функционал для TensorFlow |
| тензорный оценщик потока | 2.13.0 | Оценщик тензорного потока |
| тензорный поток-концентратор | 0.16.1 | Библиотека для трансферного обучения путем повторного использования частей моделей TensorFlow. |
| тензорный поток-io-gcs-файловая система | 0.31.0 | Расширения наборов данных, потоковой передачи и файловой системы |
| оптимизация модели тензорного потока | 0.7.5 | Набор инструментов для оптимизации модели TensorFlow |
| тензорная вероятность потока | 0.20.1 | TensorFlow Probability — это библиотека для вероятностных рассуждений и статистического анализа в TensorFlow. |
| терминколор | 2.1.0 | Форматирование цвета ANSII для вывода в терминал |
| терминальные столы | 3.1.0 | Генерируйте простые таблицы в терминалах из вложенного списка строк. |
| tflite-модельщик | 0.3.4 | Библиотека настройки модели для приложений на устройстве. |
| поддержка tflite | 0.4.4 | Поддержка TensorFlow Lite для развертывания моделей TFLite на мобильных устройствах. |
| худеть | 8.2.2 | Изучите сверхразреженные многоклассовые модели |
| пул потоковctl | 3.5.0 | Помощники Python для управления пулами потоков собственных библиотек |
| TIFF-файл | 2023.4.12 | Чтение и запись файлов TIFF |
| Тимм | 0.4.12 | Модели изображений PyTorch |
| токенизаторы | 0.19.1 | Быстрые современные токенизаторы, оптимизированные для исследований и производства |
| кластер факелов | 1.6.3 | Библиотека расширений высокооптимизированных алгоритмов кластеризации графов для использования в PyTorch. |
| факельно-геометрический | 2.4.0 | Библиотека расширения геометрического глубокого обучения для PyTorch |
| рассеивание факела | 2.1.2 | Библиотека расширений высокооптимизированных операций разреженного обновления (разброса и сегментирования). |
| редкий факел | 0.6.18 | Библиотека расширений оптимизированных операций с разреженными матрицами с поддержкой autograd |
| факел-сплайн-конв | 1.2.2 | PyTorch реализация оператора свертки на основе сплайна SplineCNN |
| факельное зрение | 0.15.2 | Наборы изображений и видеоданных и модели для глубокого обучения |
| torchvision-cpp | 0.15.2 | Наборы изображений и видеоданных и модели для глубокого обучения, интерфейс C++ |
| трансформаторы | 4.43.4 | Современная обработка естественного языка для TensorFlow 2.0 и PyTorch |
| тримеш | 2.35.39 | Импортируйте, экспортируйте, обрабатывайте, анализируйте и просматривайте треугольные сетки. |
| типгард | 2.12.1 | Проверка типов во время выполнения для Python |
| машинописец | 0.9.0 | Библиотека для создания приложений CLI. |
| печатание | 3.10.0.0 | Подсказки по типу для Python — резервный порт для Python <3.5 |
| цлокальный | 5.2 | объект tzinfo для местного часового пояса |
| васаби | 0.9.1 | Легкий консольный набор инструментов для печати и форматирования. |
| ласка | 0.3.4 | Небольшая и простая система рабочего процесса |
| Веркцойг | 3.0.3 | Библиотека утилит Python WSGI |
| облако слов | 1.9.3 | Небольшой генератор словесного облака на Python |
| xgboost | 2.0.3 | Масштабируемая, портативная и распределенная библиотека повышения градиента (GBDT, GBRT или GBM). |
| xmltodict | 0.13.0 | Делает работу с XML такой же, как с JSON. |
| хххеш | 0.8.0 | Чрезвычайно быстрый алгоритм хеширования |
| xyzservices | 2022.9.0 | Источник поставщиков плиток XYZ |
| япф | 0.40.2 | Средство форматирования файлов Python |
| ярл | 1.9.3 | Еще одна библиотека URL |
| zfp | 1.0.0 | Библиотека для сжатых числовых массивов, поддерживающая произвольный доступ к чтению и записи с высокой пропускной способностью. |
| _py-xgboost-мьютекс | 2.0 | Метапакет для выбора желаемой реализации XGBoost |
| Название библиотеки | Версия | Описание |
|---|---|---|
| абсл-py | 2.1.0 | Общие библиотеки Abseil Python |
| наркоман | 3.4.0 | Предоставляет словарь, элементы которого можно устанавливать, используя как атрибут, так и синтаксис элементов. |
| родственный | 2.3.0 | Матрицы, описывающие аффинное преобразование плоскости |
| айоhttp | 3.9.5 | Асинхронная HTTP-платформа клиент/сервер (asyncio) |
| аиосигнал | 1.2.0 | Список зарегистрированных асинхронных обратных вызовов |
| альбументации | 1.0.3 | Быстрая и гибкая библиотека увеличения изображений |
| перегонный куб | 1.8.1 | Инструмент миграции базы данных для SQLAlchemy. |
| аннотированные типы | 0.6.0 | Многоразовые типы ограничений для использования при наборе текста.Аннотировано. |
| аом | 3.6.0 | Видеокодек Alliance for Open Media |
| ошеломляющий анализ | 1.6.3 | Распарсер AST для Python |
| атомные записи | 1.4.0 | Атомная запись файлов для Python |
| блокировать | 1.21.3 | Библиотека блокировки, перетасовки и сжатия без потерь, которая может быть быстрее, чем memcpy() |
| способствовать росту | 1.82.0 | Boost предоставляет проверенные портативные исходные библиотеки C++. |
| Бранка | 0.6.0 | Генерация богатых элементов HTML + JS из Python |
| bzip2 | 1.0.8 | Высококачественный компрессор данных |
| Каир | 1.16.0 | Библиотека 2D-графики с поддержкой нескольких устройств вывода. |
| каталог | 2.0.10 | Суперлегкие реестры функций для вашей библиотеки |
| кошачий импульс | 1.2.3 | Повышение градиента в библиотеке деревьев решений |
| категория_энкодеры | 2.2.2 | Коллекция преобразователей sklearn для кодирования категориальных переменных как числовых. |
| ccimport | 0.4.2 | Быстрая привязка C++ к Python |
| Чарльзы | 2.2.0 | CharLS, реализация библиотеки C++ JPEG-LS. |
| клик-плагины | 1.1.1 | Модуль расширения для щелчка, позволяющий регистрировать команды CLI через точки входа в setuptools. |
| утес | 3.8.0 | Структура разработки интерфейса командной строки |
| Клидж | 0.7.2 | Щелкните параметры для интерфейсов командной строки для GeoJSON. |
| CloudpathLib | 0.16.0 | Классы в стиле pathlib.Path для взаимодействия с файлами в различных облачных службах хранения. |
| cmaes | 0.8.2 | Оптимизация «черного ящика» с помощью стратегии эволюции адаптации ковариационной матрицы |
| cmd2 | 2.4.3 | Инструмент для создания интерактивных приложений командной строки. |
| цветные бревна | 15.0.1 | Цветной вывод терминала для модуля журналирования Python |
| цветной журнал | 5.0.1 | Форматирование журнала с помощью цветов! |
| цвет | 0.1.5 | Библиотека манипулирования цветовыми представлениями Python (RGB, HSL, веб,...) |
| кондитерское изделие | 0.1.4 | Самая приятная система конфигурации для Python |
| cudatoolkit | 11.8.0 | Набор инструментов NVIDIA CUDA |
| Каднн | 8.7.0.84 | Библиотека ускорения глубоких нейронных сетей NVIDIA cuDNN |
| сперма | 0.4.11 | Библиотека CUda Matrix Multiply |
| цимем | 2.0.6 | Управляйте вызовами calloc/free через Cython |
| цитон | 3.0.10 | Компилятор Cython для написания расширений C для языка Python. |
| ситон-блис | 0.7.9 | Быстрое умножение матриц с помощью автономной библиотеки Python — никаких системных зависимостей! |
| наборы данных | 2.16.1 | HuggingFace/Datasets — это открытая библиотека наборов данных НЛП. |
| Дав1д | 1.2.1 | Самый быстрый декодер AV1 на всех платформах |
| основы глубокого обучения | 3.3 | Обширная коллекция пакетов глубокого обучения |
| Декарт | 1.1.0 | Используйте геометрические объекты в качестве путей и патчей matplotlib. |
| удаление | 1.0.0 | PyTorch-оболочка для CUDA-функций многомасштабного деформируемого внимания |
| укроп | 0.3.7 | Сериализуйте весь Python (почти) |
| dm-дерево | 0.1.7 | Библиотека для работы с вложенными структурами данных. |
| Дтриевиз | 1.3.7 | Визуализация дерева решений |
| эйнопс | 0.7.0 | Новый вид операций глубокого обучения |
| ансамблевые коробки | 1.0.8 | Методы сборки боксов из моделей обнаружения объектов |
| эмигрант | 2.6.0 | Библиотека парсера Expat XML на C |
| честное обучение | 0.8.0 | Простая и легкая оценка справедливости и смягчение последствий несправедливости |
| фастай | 1.0.63 | fastai делает глубокое обучение с помощью PyTorch быстрее, точнее и проще |
| быстрый прогресс | 0.2.3 | Быстрый и простой индикатор выполнения для ноутбука и консоли Jupyter. |
| быстрый текст | 0.9.2 | Эффективная классификация текста и обучение представлению |
| ffmpeg | 6.1.1 | Кроссплатформенное решение для записи, преобразования и потоковой передачи аудио и видео. |
| блокировка файла | 3.13.1 | Независимая от платформы блокировка файлов |
| Фиона | 1.9.5 | Аккуратный, шустрый и серьезный API OGR для программистов Python. |
| огонь | 0.4.0 | Библиотека для создания CLI из абсолютно любого объекта Python. |
| лист | 0.14.0 | Создавайте красивые карты с помощью Leaflet.js и Python |
| конфигурация шрифта | 2.14.1 | Библиотека для настройки и настройки доступа к шрифтам. |
| фрибиди | 1.0.10 | Бесплатная реализация двунаправленного алгоритма Unicode |
| замороженный список | 1.4.0 | Структура в виде списка, реализующая Collections.abc.MutableSequence. |
| газ | 0.5.3 | Python AST, который абстрагирует базовую версию Python. |
| вниз | 4.7.1 | Скачивайте большие файлы с Google Диска. |
| геопанды | 0.14.1 | Расширения географических панд, базовый пакет |
| база геопанд | 0.14.1 | Расширения географических панд, метапакет |
| гео | 3.12.1 | Порт Java Topology Suite (JTS) на C++. |
| getopt-win32 | 0,1 | Порт getopt для Visual C++. |
| gflags | 2.2.2 | Библиотека C++, реализующая обработку флагов командной строки. |
| гифлиб | 5.2.1 | Библиотека для чтения и записи gif-изображений |
| бойкий | 2.78.4 | Предоставляет основные строительные блоки для библиотек и приложений, написанных на C. |
| glib-инструменты | 2.78.4 | Предоставляет основные строительные блоки приложений для библиотек и приложений, написанных на C, а также инструменты командной строки. |
| Google-аутентификация | 2.29.0 | Библиотека аутентификации Google для Python |
| Google-аутентификация-oauthlib | 0.5.2 | Библиотека аутентификации Google, интеграция oauthlib с google-auth |
| Google-паста | 0.2.0 | Pasta — это библиотека рефакторинга Python на основе AST. |
| gputil | 1.4.0 | Статус графического процессора NVIDIA из Python |
| графит2 | 1.3.14 | Система «умных шрифтов», которая справляется со сложностями малоизвестных языков мира. |
| графвиз | 8.1.0 | Программное обеспечение для визуализации графиков с открытым исходным кодом |
| заземлениедино-py | 0.4.0 | детектор объектов открытого типа |
| грпцио | 1.46.3 | RPC-структура на основе HTTP/2 |
| гер | 0,7,6 | Триангулированная библиотека поверхности GNU |
| H3-PY | 3.7.6 | H3 Гексагональная иерархическая геопространственная система индексации |
| harfbuzz | 4.3.0 | Двигатель формирования текста OpenType |
| guggingface_hub | 0,20,3 | Клиентская библиотека для загрузки и публикации моделей на концентраторе huggingface.co |
| Человек дружелюбно | 10,0 | Людящий, удобный для людей, для текстовых интерфейсов с помощью Python |
| отделение интенсивной терапии | 68.1 | Международные компоненты для Unicode |
| ImageCodecs | 2023.1.23 | Кодеки преобразования изображения, сжатие и декомпрессия |
| имиджио | 2.33.1 | Библиотека Python для чтения и написания данных изображений |
| Imgaug | 0.4.0 | Увеличение изображений для экспериментов по машинному обучению |
| в Place-Abn | 1.1.0 | На месте активированный патч |
| Joblib | 1.4.0 | Python функционирует как трубопровод |
| JS2PY | 0,74 | JavaScript To Python Translator & JavaScript Интерпретатор, написанный на 100% Pure Python. |
| jxrlib | 1.1 | Jxrlib - JPEG XR Library от Microsoft, построенная из Hostian Debian, размещенных источников. |
| керас | 2.13.1 | Библиотека глубокого обучения для Theano и Tensorflow |
| Лангкоды | 3.3.0 | Метки и сравнивает человеческие языки стандартизированным образом |
| многократный | 1.1.2 | Современная библиотека |
| Ласпи | 1.7.1 | Библиотека Python для чтения, изменения и создания файлов LAS |
| lazy_loader | 0,3 | Легко загружать подпакинги и функции по требованию |
| LCMS2 | 2.12 | Маленькая система управления цветом |
| прозрачный | 3.0 | Сжатие с ограниченной ошибкой |
| Libaec | 1.0.4 | Адаптивная библиотека кодирования энтропии |
| libavif | 0.11.1 | Дружественная, портативная реализация C в формате файла изображения AV1 |
| libboost | 1.82.0 | Бесплатные рецензируемые портативные библиотеки исходных данных C ++ |
| Либаклег | 14.0.6 | Заголовки и библиотеки разработки для компилятора Clang |
| libclang13 | 14.0.6 | Заголовки и библиотеки разработки для компилятора Clang |
| библиотека libcurl | 8.6.0 | Инструмент и библиотека для передачи данных с помощью синтаксиса URL |
| Либффи | 3.4.4 | Портативная библиотека интерфейса иностранных функций |
| libgd | 2.3.3 | Библиотека для динамического создания изображений |
| либельб | 2.78.4 | Предоставляет основные строительные блоки приложений для библиотек и приложений, написанных в C |
| Либиконв | 1.16 | Преобразовать текст между различными кодировками |
| libnghttp2 | 1.59.0 | Http/2 c библиотека |
| Libopencv | 4.8.1 | Библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения |
| libspatialindex | 1.9.3 | Расширяемая структура для надежного пространственного индексации |
| libsrt | 1.4.4 | Безопасный, надежный транспорт |
| Либув | 1.40.0 | Кроссплатформенный асинхронный ввод-вывод |
| libwebp | 1.3.2 | Библиотека изображений Webp |
| libwebp-баз | 1.3.2 | Библиотека изображений Webp, минимальная базовая библиотека |
| libxgboost | 2.0.3 | Увеличение экстремального градиента |
| Либзопфли | 1.0.3 | Библиотека сжатия для очень хорошего, но медленного дефляции или сжатия Zlib |
| Lightgbm | 4.3.0 | LightGBM - это структура повышения градиента, которая использует алгоритмы обучения на основе деревьев |
| llvmlite | 0,42,0 | Легкая привязка Python LLVM для написания компиляторов JIT |
| мако | 1.2.3 | Библиотека шаблонов, написанная на Python |
| MapClassify | 2.5.0 | Классификационные схемы для карт COROPLETH |
| уценка | 3.4.1 | Внедрение Python Markdown |
| Markdown-It-Py | 2.2.0 | Python Port Markdown-It. Расположение маркировки, сделано правильно! |
| Mdurl | 0.1.0 | Утилиты URL |
| Mljar-Supervised | 0,11,2 | Автоматизированный трубопровод машинного обучения с инженерной инженерии и настройкой гиперпараметров |
| ммкв | 2.0.1 | OpenMMLAB Computer Vision Foundation |
| Mmdet | 3.1.0 | OpenMMLAB DETACTION Toolbox и Clackmark |
| mmdet3d | 1.2.0 | Платформа следующего поколения для общего обнаружения объектов 3D |
| мменгин | 0,8,5 | Двигатель проектов OpenMMLAB |
| ммсегментация | 1.1.2 | Набор инструментов и эталона семантической сегментации |
| Motmetrics | 1.1.3 | Bendchmark несколько трекеров объектов (MOT) в Python |
| многодикт | 6.0.4 | Пары клавиш, где клавиши отсортируются и могут повторить |
| многопроцессор | 0,70,15 | Лучшая многопользовательская и многопоточная |
| жевать | 2.5.0 | Доступный словарь (а-ля JavaScript объекты) |
| Мураш | 1.0.7 | Некриптографическая функция хеша |
| nb_conda_kernels | 2.3.1 | Запустить ядра Юпитера для любой установленной среды Conda |
| нейронное структурированное обучение | 1.4.0 | Тренировать нейронные сети со структурированными сигналами |
| ninja_syntax | 1.7.2 | Модуль Python для генерации файлов .ninja |
| номба | 0,59,1 | Numpy Alive Dynamic Python Compiler с использованием LLVM |
| nuscenes-devkit | 1.1.3 | Devkit набора данных Nuscenes |
| NVIDIA-ML-PY3 | 7.352.0 | Привязки Python с библиотекой управления NVIDIA |
| Onnx | 1.13.1 | Открыть библиотеку обмена нейронной сети |
| ONNX-TF | 1.9.0 | Экспериментальный бэкэнд Tensorflow для Onnx |
| Onnxruntime | 1.17.1 | Кроссплатформенное, высокоэффективное выводы ML и ускоритель обучения |
| opencv | 4.8.1 | Библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения |
| openjpeg | 2.5.0 | Кодек JPEG 2000 с открытым исходным кодом, написанный в C |
| Opt-Einsum | 3.3.0 | Оптимизация функций Einsum в Numpy, Tensorflow, Dask и больше с оптимизацией порядка сокращения |
| Оптуна | 3.0.4 | Структура оптимизации гиперпараметра |
| панго | 1.50.7 | Текстовая макет и рендеринг двигателя |
| пари | 0,10,3 | Интерфейс пути для локального и облачного хранилища ведра |
| PBR | 5.6.0 | Питон создает разумность |
| PCCM | 0.4.11 | Python C ++ Code Manager |
| pcre2 | 10.42 | Сопоставление рисунков регулярного выражения с использованием того же синтаксиса и семантики, что и Perl 5 |
| пиксмен | 0,42,2 | Библиотека программного обеспечения низкого уровня для манипуляций с пикселями |
| заговор | 5.20.0 | Интерактивная графическая библиотека на основе браузера для Python |
| Порталокер | 2.3.0 | Portalocker - это библиотека для предоставления простого API для блокировки файлов. |
| Портаудио | 19.6.0 | Поперечная платформа, библиотека с открытым исходным кодом, аудио/вывод |
| предварительный | 3.0.6 | Хеш-таблица цинтона |
| Довольно | 2.1.0 | Отображать табличные данные в визуально привлекательном формате таблицы ASCII |
| Proj4 | 9.3.1 | Профессиональная библиотека программного обеспечения Proj |
| пирост | 1.82.0 | Бесплатные рецензируемые портативные библиотеки исходных данных C ++ |
| py-opencv | 4.8.1 | Библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения |
| py-xgboost | 2.0.3 | Привязки Python для масштабируемого, портативного и распределенного градиента повышают библиотеку xgboost |
| pyasn1 | 0.4.8 | Типы ASN.1 и кодеки |
| Pyasn1-модулы | 0,2,8 | Коллекция модулей протоколов на основе ASN.1 |
| Pycocotools | 2.0.7 | Python API для набора данных MS-COCO |
| Пидантика | 2.4.2 | Проверка данных и управление настройками с использованием подсказки типа Python |
| Пидантик-Корт | 2.10.1 | Управление проверкой и настройками данных с использованием подсказования типа Python, Core Package |
| pyjsparser | 2.7.1 | Быстрый анализатор JavaScript (на основе esprima.js) |
| пайперклип | 1.8.2 | Кроссплатформенный модуль буфера обмена для Python |
| pyproj | 3.6.1 | Интерфейс Python в библиотеку ProJ4 для картографических преобразований |
| пикватернион | 0.9.9 | Питоническая библиотека для представления и использования кватернионов |
| Pyreadline3 | 3.4.1 | Python Imprementation of Gnu Readline, модернизированная |
| Питоны-флатбафферы | 23.5.26 | Библиотека времени выполнения Python для использования в формате сериализации Flatbuffers |
| Python-Graphviz | 0,20,1 | Простой интерфейс Python для GraphViz |
| Python-SoundDevice | 0.4.4 | Воспроизвести и записать звук с Python |
| Python-Tzdata | 2023,3 | Поставщик данных часового пояса Iana |
| Python-Xxhash | 2.0.2 | Переплет Python для xxhash |
| Питорч | 2.0.1 | Pytorch - это оптимизированная библиотека тензоров для глубокого обучения с использованием графических процессоров и процессоров |
| Pywin32 | 305 | Расширения Python для Windows |
| Растео | 1.3.9 | Rasterio читает и пишет геопространственные наборы данных |
| богатый | 13.3.5 | Определить богатый текст, таблицы, стержни прогресса, выделение синтаксиса, отметка и многое другое на терминал |
| RSA | 4.7.2 | Чисто-питотонная реализация RSA |
| rtree | 1.0.1 | R-Tree Пространственный индекс для Python GIS |
| предохранители | 0.4.2 | Быстрая и безопасная тензора сериализация |
| Самгео | 3.3 | Коллекция основных пакетов для работы со стеком сегмента геопространства (Samgeo). |
| Scikit-Image | 0,22,0 | Процедуры обработки изображений для Scipy |
| scikit-learn | 1.3.0 | Набор модулей Python для машинного обучения и интеллектуального анализа данных |
| Scikit Plot | 0,3,7 | График для объектов Scikit-learn |
| сегмент-что-нибудь | 1.0 | Неофициальный пакет Python для сегмента Meta AI |
| сегмент-все-какое-то-гон | 0,3 | Официальный пакет Python для сегмента что угодно в высоком качестве |
| сегмент-гео-пространственный | 0,10,2 | Пакет Python для сегментирования геопространственных данных с сегментом что -нибудь модель (SAM) |
| предложение | 0,1,99 | Неконтролируемый текстовый токенизатор и детокизатор |
| форма | 0,42,1 | Единый подход для объяснения вывода любой модели машинного обучения |
| стройный | 2.0.1 | Геометрические объекты, предикаты и операции |
| Шеллингем | 1.5.0 | Инструмент для обнаружения окружающей оболочки |
| слайсер | 0.0.7 | Небольшой пакет для большого нарезки |
| Smart_open | 5.2.1 | Библиотека Python для эффективной потоковой передачи больших файлов |
| прижимание | 1.4.7 | Snuggs-это S-Expression для Numpy |
| просторный | 3.7.2 | Промышленная промышленная обработка естественного языка |
| СПАЦИЯ | 3.0.12 | Spacy NLP устаревшие функции и архитектуры для обратной совместимости |
| Spacy-Loggers | 1.0.4 | Альтернативные лесозаготовители для обучения трубопроводам Spacy |
| spconv | 2.3.6 | Пространственная редкая свертка |
| Srsly | 2.4.8 | Современные высокопроизводительные утилиты сериализации для Python |
| Stevedore | 5.1.0 | Управление динамическими плагинами для приложений Python |
| надзор | 0.6.0 | Набор простых в использовании утильников, который пригодится в любом проекте компьютерного зрения |
| таблица | 0.9.0 | Дорогие табличные данные в Python, библиотеке и утилиту командной строки |
| ТББ | 2021.8.0 | Абстрактная библиотека резьбы высокого уровня |
| упорство | 8.2.2 | Повторите неудачную функцию, когда происходит исключение, пока она не работает |
| тензорная доска | 2.13.0 | Tensorboard позволяет вам наблюдать, как текутся тензоры |
| Tensorboard-Data-Server | 0.7.0 | Сервер данных для тензора |
| Tensorboard-Plugin-Wit | 1.6.0 | Плагин с инструментом, если инструмент для инструмента |
| Tensorboardx | 2.6.2.2 | Tensorboardx позволяет наблюдать, как тензоры текут без tensorflow |
| Tensorflow | 2.13.0 | Tensorflow - это библиотека машинного обучения |
| Tensorflow-Addons | 0,22,0 | Полезная дополнительная функциональность для TensorFlow |
| Tensorflow-estimator | 2.13.0 | Оценка Tensorflow |
| Tensorflow-Hub | 0,16,1 | Библиотека для обучения передачи путем повторного использования частей моделей TensorFlow |
