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Google、Facebook等不可错过的 AI 开源工具，你想要的都在这里( 五 )

AI


开源地址：
https://github.com/sql-machine-learning/elasticdl/
 
其他1、FATE【Framework】微众银行AI团队开源的联邦学习框架 。联盟学习开源项目FATE（Federated AI Technology Enabler），提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供强有力的安全计算支持 。安全底层支持同态加密、秘密共享、哈希散列等多种多方安全计算机制，算法层支持多方安全计算模式下的逻辑回归、Boosting、联邦迁移学习等 。
该框架可以帮助学术研究人员快速开发算法原型；为工业界人员快速开发应用提供一种简洁有效的解决方案，支持在多场景下的开拓和应用；借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备等）
开源地址：
https://www.fedai.org.cn/cn/
https://github.com/FederatedAI/FATE
 
2、DeepCTR【Stars：2.2k】DeepCTR 一个易于使用、模块化和可扩展的基于深度学习的 CTR 模型包，带有许多核心组件层，可用于轻松构建自己定制的模型 。
开源地址：
https://github.com/shenweichen/DeepCTR
 
3、ALiPy【Stars：356】ALiPy是一个基于Python实现的主动学习工具包，内置20余种主动学习算法，并提供包括数据处理、结果可视化等工具 。ALiPy根据主动学习框架的不同部件提供了若干独立的工具类，这样一方面可以方便地支持不同主动学习场景，另一方面可以使用户自由地组织自己的项目，用户可以不必继承任何接口来实现自己的算法与替换项目中的部件 。此外，ALiPy不仅支持多种不同的主动学习场景，如标注代价敏感，噪声标注者，多标记查询等 。
开源地址：
https://github.com/NUAA-AL/ALiPy
4、Real-Time Voice Cloning【Stars：9.1k】
Real-Time Voice Cloning 是论文《Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis（SV2TTS）》的实现 。SV2TTS 是一个三阶段深度学习框架，可以在 5 秒的音频中创建一个语音的数字表示，并使用它来调整一个经过训练的文本到语音模型，以推广到新的语音 。
开源地址：
https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning
5、Weights and Biases 【Stars：1.3k】

Google、Facebook等不可错过的 AI 开源工具，你想要的都在这里

文章插图
一个在机器学习实验过程中用于可视化和跟踪的工具 。它与框架无关，比TensorBoard更轻 。每次运行一个装有 wandb 的脚本时，都会保存超参数和输出度量 。在训练过程中可视化模型，还能轻松对比模型的版本，还会自动跟踪你的代码、系统指标和配置参数的状态 。
开源地址：
https://github.com/wandb/client




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