onnx

开放神经网络交换格式(ONNX),21K+ stars。跨框架的 ML 模型表示标准,支持 PyTorch、TensorFlow 等框架间模型转换与互操作,是模型部署生态的基础规范

🎯适用场景:跨框架模型格式转换、ONNX 标准模型交换与互操作

#ai#人工智能#深度学习#deep-neural-networks#dnn

📥 收录于 2026/5/20

📊 仓库数据

Stars21,130
Forks3,960
语言Python
协议Apache-2.0
上线2017/9/7
更新2026/7/10

📈 Stars 变化 12 小时 +5· 统计区间 7/10 12:08 → 7/11 00:11(12 小时)

优点

  • GPU/NPU 硬件加速支持
  • 21K+ stars 社区认可
  • 开源免费

⚠️ 限制

  • 以学习参考为主,非可直接运行的产品
  • 需要 Python 运行环境

🔗 相关工具

netron

开源33k+4

github.com/lutzroeder/netron

神经网络可视化工具,5K+ stars。神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具,支持多种模型格式

🎯神经网络模型结构可视化、多格式模型调试分析

#ai#coreml#深度学习#deeplearning+1
语言JavaScript
🍴 Forks3,153
📅 上线2010/12/26
🔄 更新2026/7/10
📥 收录2026/5/20

Pytorch

开源102k+67

github.com/pytorch/pytorch

Meta 开源的深度学习框架,100K+ stars。以动态计算图和 Pythonic 风格著称,在学术界和工业界都有广泛应用,支持分布式训练、移动端部署和 ONNX 导出

🎯深度学习模型研发、学术论文实验、大模型微调训练

#autograd#深度学习#gpu#机器学习+1
语言Python
🍴 Forks28,464
🔄 更新2026/7/11
📥 收录2026/4/11

Keras

开源64k+27

github.com/keras-team/keras

深度学习框架,64,020+ stars。高级神经网络 API,支持 TensorFlow、JAX、PyTorch 多后端。以用户友好著称,让深度学习从实验到生产的转化变得简单高效

🎯大模型微调与训练

#深度学习#神经网络#多后端#TensorFlow
语言Python
🍴 Forks19,752
📅 上线2015/3/28
🔄 更新2026/7/10
📥 收录2026/4/20

fastai

开源28k+1

github.com/fastai/fastai

The fastai deep learning library – making neural net training accessible — fastai 深度学习库,基于 PyTorch 的高层 API,让神经网络训练变得简单易用,适合入门者和研究者

🎯基于 PyTorch 的高层深度学习框架,适合快速原型开发和深度学习入门学习

#深度学习#pytorch#gpu
语言Jupyter Notebook
🍴 Forks7,655
🔄 更新2026/7/10
📥 收录2026/6/5

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

开源25k+1

github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

基于PyTorch实现的图像到图像转换工具,支持CycleGAN和pix2pix等模型,适用于风格迁移、图像增强等场景。

🎯图像风格迁移、照片转艺术风格、图像增强

#computer-graphics#计算机视觉#cyclegan#深度学习
语言Python
🍴 Forks6,566
🔄 更新2026/7/10
📥 收录2026/5/23

onnxruntime

开源21k+5

github.com/microsoft/onnxruntime

ONNX 推理加速引擎,4.4K+ stars。ONNX Runtime 跨平台高性能 ML 推理和训练加速器,支持多种硬件后端

🎯跨平台 ONNX 模型推理加速、边缘与云端部署

#ai-framework#深度学习#hardware-acceleration#机器学习+1
语言C++
🍴 Forks4,046
📅 上线2018/11/10
🔄 更新2026/7/10
📥 收录2026/5/20