SQLFlow 将 SQL 与 AI 结合在一起，扩展了 SQL 语言，使其支持模型训练、预测和推理。它可以连接 MySQL、Hive、SparkSQL 与

auto-sklearn是一个自动化的机器学习工具包，是scikit-learn估算器的直接替代品：

NeuronBlocks：像搭积木一样构建自然语言理解深度学习模型 中文教程 概览 NeuronBlocks 是一个模块化 NLP 深度学习建模工具包，可以帮助工程师/研究者们快速构建 NLP 任务的神经网络模型。 该工具包的主要目标是将

BodyPix 是一种开源的机器学习模型，可在浏览器中使用 TensorFlow.js 对人物及身体部位进行分割。默认设置下，该模型可在 2018 版 15

SHAP（SHapley Additive exPlanations）以一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。

JAX 是一个 TensorFlow 的简化库，它结合了 Autograd 和 XLA，专门用于高性能机器学习研究。

fastai库使用现代最佳实践简化了快速准确的神经网络训练。它基于对fast.ai深度学习最佳实践的研究，包括对vision，text，tabular和collab（协作过滤）模型的“开箱即用”支持。

X-DeepLearning (简称 XDL ) 是面向高维稀疏数据场景（如广告/推荐/搜索等）深度优化的一整套解决方案。

DeepFocus 是一个基于 AI 可实现更逼真 VR 图像的系统。它可与高级原型头戴设备配合使用，实时渲染模糊和各种焦距。例如，当有头戴支持

EfficientNets 是 谷歌基于AutoML开发的，是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率，再次刷新了纪录。

StyleGAN 是官方的 TensorFlow 实现，用于生成人脸图像。 ▲ 这些人不是真实的 - 他们由生成器生成

谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking，它是一个专门针对排序学习（learning-to-rank）应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-

Netron 是神经网络、深度学习与机器学习模型的可视化工具。 Netron 支持 ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt)、 Keras (.h5, .keras)、CoreML (.mlmodel)、 Caffe2 (predict_net.pb, predict_net.pbtxt)、MXNet (.model, -

fklearn 采用函数式编程原理，让机器学习更容易解决实际的问题（项目名字致敬了广为人知的 scikit-

TensorRT 是一个高性能深度学习推理平台，它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。在推理期间，基于

ELI5是一个Python库，允许使用统一API可视化地调试各种机器学习模型。 它内置了对多个ML框架的支持，并提供了一种解释黑盒模型的方法。它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。

BytePS 是字节跳动开源的高性能分布式深度学习训练框架，官方宣称 BytePS 在性能上颠覆了过去几年 allreduce

Data Flow Facilitator for Machine Learning（DFFML）提供用于数据集生成和存储的API，并且支持使用任何机器学习框架的模型定义，从高级到低级使用。

GraphVite 是一个通用图表嵌入引擎，用于在各种应用中进行高速和大规模嵌入式学习。GraphVite 支持多 GPU

Yellowbrick是一套视觉诊断工具，它扩展了Scikit-Learn API，允许人为操纵模型选择过程。