再次感謝艾哈邁德·阿尼斯（Ahmed Anis）為收集這些資料做出的貢獻，並感謝KDnuggets的其他工作人員的意見，見解和建議。
作者 / Matthew Mayo
原文連結 / https://www.kdnuggets.com/2020/11/top-python-libraries-deep-learning-natural-language-processing-computer-vision.html
請注意，下面是由Gregory Piatetsky繪製的圖示，並按型別標表示了每個庫，按星標和貢獻者對其進行繪製，它的符號大小則是以該庫在Github上的提交次數的對數表示。
圖1：用於深度學習、自然語言處理和計算機視覺的頂級Python庫
由星級和貢獻者數量繪製；按提交的對數表示相對大小
那麼，廢話少說，下面是就是由KDnuggets員工精心挑選出來，可用於深度學習、自然語言處理和計算機視覺的30個頂級Python庫。
深度學習1. TensorFlow（https://github.com/tensorflow/tensorflow）
星標：149000，提交數：97741，貢獻者：2754
TensorFlow是一個用於機器學習的端到端的開源平臺。它具備著全面綜合的、靈活的工具、庫和社群資源生態系統，可以幫助研究人員去推動機器學習先進的技術的發展，並讓開發人員可以輕鬆地構建和部署基於機器學習的應用程式。
2. Keras（https://github.com/keras-team/keras）
星標：50000，提交數：5349，貢獻者：864
Keras是一個用Python編寫的深度學習API，其運行於機器學習的頂級平臺TensorFlow之上。
3. PyTorch（https://github.com/pytorch/pytorch）
星標：43200，提交數：30696，貢獻者：1619
具有強大GPU加速，和使用Python實現的張量和動態神經網路。
4. fastai（https://github.com/fastai/fastai）
星標：19800，提交數：1450，貢獻者：607
透過利用當下最佳的技術實踐，fastai極快地簡化了訓練過程，並加速了神經網路。
5. PyTorch Lightning
（https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning）
星標：9600，提交數：3594，貢獻者：317
針對於高效能人工智慧研究的封裝輕量級PyTorch。可以縮小你的模型，而不是提供小的樣板。
6. JAX（https://github.com/google/jax）
星標：10000，提交數：5708，貢獻者：221
Python+NumPy程式的可組合轉換:區分，向量化，在GPU/TPU上的JIT，等等。
7. MXNet（https://github.com/apache/incubator-mxnet）
星標：19100，提交數：11387，貢獻者：839
帶有動態和突變感知的資料流管理排程程式的輕量、便捷、靈活的分散式/移動機器學習庫：支援Python、R、Julia、Scala、Go、JavaScript等等。
8. Ignite（https://github.com/pytorch/ignite）
星標：3100，提交數：747，貢獻者：112
高階庫，可以幫助培訓和評估神經網路在PyTorch中實現靈活和透明的使用。
自然語言處理9. FastText（https://github.com/facebookresearch/fastText）
星標：21700，提交數：379，貢獻者：47
fastText是一個可以用來高效學習單詞表意和句子分類的庫。
10. spaCy（https://github.com/explosion/spaCy）
星標：17400，提交數：11628，貢獻者 482
用來實現工業級自然語言處理(NLP)，透過使用Python和Cython。
11. gensim（https://github.com/RaRe-Technologies/gensim）
星標：11200，提交數：4024，貢獻者：361
Gensim是一個Python庫，用於主題建模、文件索引和相似度檢索，具有大型語料庫。目標受眾是自然語言處理(NLP)和資訊檢索(IR)社群。
12. NLTK（https://github.com/nltk/nltk）
星標：9300，提交數：13990，貢獻者：319
NLTK——自然語言工具箱——是一套開源Python模組、資料集和教程，用於針對支援自然語言處理方面的研究和開發。
13. Datasets (Huggingface)
（https://github.com/huggingface/datasets）
星標：4300，提交數: 568，貢獻者：64
用於自然語言處理的，使用PyTorch, TensorFlow, NumPy和Pandas的工具，具有快速，高效，開放訪問的資料集和自然語言處理評估指標。
14. Tokenizers (Huggingface)（https://github.com/huggingface/tokenizers）
星標：3800，提交數：1252，貢獻者：30
為研究和生產最佳化的快速、頂級的分詞器。
15. Transformers (Huggingface)
（https://github.com/huggingface/transformers）
星標：3500，提交數：5480，貢獻者：585
transformer:針對 Pytorch和TensorFlow 2.0的最頂級的自然語言處理庫。
16. Stanza（https://github.com/stanfordnlp/stanza/）
星標：4800，提交數：1514，貢獻者：19
針對許多人類語言的正式標準NLP Python庫。
17. TextBlob（https://github.com/sloria/textblob）
星標：7300，提交數：542，貢獻者：24
簡單、python風格、文字處理——情感分析、詞性標記、名詞短語提取、翻譯等等。
18. PyTorch-NLP
（https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP）
星標：1800，提交數：442，貢獻者：15
PyTorch自然語言處理(NLP)的基本工具。
19. Textacy（https://github.com/chartbeat-labs/textacy）
星標：1500，提交數：1324，貢獻者：23
一個Python庫，用於執行各種自然語言處理(NLP)任務，構建在一個高效能spaCy庫之上。
20. Finetune（https://github.com/IndicoDataSolutions/finetune）
星標：626，提交數：1405，貢獻者：13
Finetune是一個庫，它允許使用者利用最先進的預訓練的NLP模型來執行廣泛的下游任務。
21. TextHero（https://github.com/jbesomi/texthero）
星標：1900，提交數：266，貢獻者：17
文字預處理，表示和視覺化，從零到精通。
22. Spark NLP（https://github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp）
星標：1700，提交數：4363，貢獻者：50
Spark NLP是一個構建在Apache Spark ML之上的自然語言處理庫。
23. GluonNLP（https://github.com/dmlc/gluon-nlp）
星標：2200，提交數：712，貢獻者：72
GluonNLP是一個工具包，它支援簡單的文字預處理、資料集載入和神經模型構建，以幫助您加快自然語言處理(NLP)研究。
計算機視覺24. Pillow（https://github.com/python-pillow/Pillow）
星標：7800，提交數：10799，貢獻者：303
Pillow是對使用者十分友好的PIL分支。PIL是Python的影象庫。
25. OpenCV（https://github.com/opencv/opencv）
星標：49600，提交數：29453，貢獻者：1234
開源計算機視覺庫。
26. scikit-image（https://github.com/scikit-image/scikit-image）
星標：4000，提交數：12352，貢獻者：403
python中的影象處理。
27. Mahotas（https://github.com/luispedro/mahotas）
星標：644，提交數：1273，貢獻者：25
Mahotas是個包含了最快的計算機視覺演算法（所有演算法用C++實現保證執行速度）的庫，針對numpy陣列執行。
28. Simple-CV（https://github.com/sightmachine/simplecv）
星標：2400，提交數：2625，貢獻者：69
SimpleCV是一個開源機器視覺框架，使用OpenCV和Python程式語言。
29. GluonCV（https://github.com/dmlc/gluon-cv）
星標：4300，提交數：774，貢獻者：101
GluonCV提供了計算機視覺中最先進(SOTA)深度學習模型的實現。
30. Torchvision（https://github.com/pytorch/vision）
星標：7500，提交數：1286，貢獻者：334
torchvision包由流行的資料集、模型架構和用於計算機視覺中常見的影象轉換方法組成。