机器学习

tensorflow / tensorflow

TensorFlow 是由 Google 开发的端到端开源机器学习平台。支持灵活的模型构建、分布式训练与跨设备高效部署（包含服务器、移动端与边缘设备），拥有庞大的生态系统，广泛应用于深度学习研究与工业级 AI 生产落地。

rasbt / LLMs-from-scratch

从零手写类ChatGPT大语言模型，纯PyTorch实现。涵盖文本分词、注意力机制、GPT架构、预训练与微调全流程，配详细图文与代码，无需外部LLM库，适合深入理解LLM原理。

pytorch / pytorch

开源深度学习框架，提供类 NumPy 的 GPU 加速张量计算与基于自动微分的动态神经网络。Python 优先、调试直观，支持 CUDA/ROCm 与分布式训练，广泛用于 AI 研究与生产部署。

josephmisiti / awesome-machine-learning

一个按编程语言分类的精选机器学习框架、库和软件资源列表。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域，并包含相关书籍、课程和教程资源。

scikit-learn / scikit-learn

scikit-learn 是一个功能强大的Python机器学习库，提供简单高效的数据挖掘和分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，支持分类、回归、聚类、降维等监督和非监督学习算法，广泛应用于学术研究和工业实践。

labmlai / annotated_deep_learning_paper_implementations

包含60多个深度学习论文的PyTorch实现集合，每个实现都有逐行注释和解释。涵盖Transformer、GAN、强化学习、扩散模型、优化器等，附带详细的代码注释和可视化说明。

keras-team / keras

Keras 3 是一个多后端深度学习框架，支持 TensorFlow、JAX、PyTorch 和 OpenVINO。提供高级API，可轻松构建和训练计算机视觉、自然语言处理、音频处理等领域的模型，具有加速开发和最先进性能。

aymericdamien / TensorFlow-Examples

TensorFlow初学者教程和代码示例，包含详细的notebook和源代码。覆盖TF v1和v2版本，从基础操作到卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和多GPU训练等高级内容。

apachecn / ailearning

ApacheCN出品的人工智能学习资源库，包含机器学习实战、深度学习、自然语言处理等完整教程，提供代码示例、视频讲解和详细文档，适合AI入门和进阶学习。