1.深度學習框架 Pytorch
PyTorch 是一個 Torch7 團隊開源的 Python 優先的深度學習框架，提供兩個高級功能：
● 強大的 GPU 加速 Tensor 計算(類似 numpy)
● 構建基于 tape 的自動升級系統上的深度神經網絡
● 你可以重用你喜歡的 python 包，如 numpy、scipy 和 Cython ，在需要時擴展 PyTorch。
2.deepfake 的深度學習技術 Facewap
deepfake 的深度學習技術，這款工具本來的用途是用來識別和交換圖片、視頻中人物臉部圖像的工具 。該項目有多個入口，你需要做的事：
● 收集照片
● 從原始照片中提取面部圖像
● 在照片上訓練模型
● 使用模型轉換源代碼
3.神經網絡庫 keras
Keras 是一個極簡的、高度模塊化的神經網絡庫，采用 Python(Python 2.7-3.5.)開發，能夠運行在 TensorFlow 和 Theano 任一平臺，好項目旨在完成深度學習的快速開發。
特性：
● 可以快速簡單的設計出原型(通過總模塊化、極簡性、和可擴展性)
● 同時支持卷積網絡和循環網絡，以及兩者的組合
● 支持任意的連接方案(包括多輸入和多輸出)
● 支持GPU和CPU
4.public-apis
PublicApis：公共API目錄大全是一個通過 MaShape 市場整合的世界上最全的 API 接口目錄，支持關鍵詞搜索和添加API數據，方便開發者快速的找到自己想要的 API，目前已經收錄 5321 種 API 接口。
5.人臉識別庫 face_recognition
基于python的開源人臉識別庫，該庫可以通過python或者命令行即可實現人臉識別的功能。使用dlib深度學習人臉識別技術構建，在戶外臉部檢測數據庫基準(Labeled Faces in the Wild)上的準確率為99.38%。
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