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翻译 | 林椿眄
编辑 | 阿司匹林
出品 | AI科技大本营
近日，Facebook 在年度开发者大会 F8 上宣布开源多款 AI 工具，除了 PyTorch、Caffe 等深度学习框架之外，此次开源的还包括 DensePose（可用于人体姿态估计）、Translate（可翻译 48 种语言）、ELF（可通过游戏来教机器推理）等诸多 Facebook 内部使用的库和模型。
下面就是笔者为大家整理的完整的 Facebook 开源 AI 工具列表及 GitHub 地址。
▌框架&工具
PyTorch
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，为研究提供灵活和模块化的支持，同时具备生产部署所需的稳定性和支持。通过 autograd 系统，它可以进行快速灵活的实验。
GitHub 地址：/pytorch
Caffe2
Caffe2 是一款轻量级，模块化和可扩展的深度学习框架，能够在云端或移动设备上部署新模型。
GitHub 地址：/caffe2/caffe2
ONNX
ONNX 是深度学习模型的一种开源格式，允许 AI 开发人员在最先进的工具之间轻松切换。
GitHub 地址：/onnx
Tensor Comprehensions
Tensor Comprehensions 通过自动生成高级的数学运算代码来加速开发过程。
GitHub 地址：/facebookresearch/TensorComprehensions
Glow
Glow 是一种机器学习编译器，可以在不同硬件平台上对深度学习框架进行加速。
GitHub 地址：/pytorch/glow
FAISS
FAISS 允许开发人员快速搜索那些彼此类似的多媒体文档嵌入。
GitHub 地址：/facebookresearch/faiss
StarSpace
StarSpace 是一种通用的神经嵌入模型，可用于诸如文本分类等许多领域。
GitHub 地址：/facebookresearch/StarSpace
Visdom
Visdom 可以生成丰富的、实时的数据可视化内容，来帮助开发人员开展他们的科学实验。
GitHub 地址：/facebookresearch/visdom
▌库 & 模型
1）视觉（Vision）
Detectron
Detectron 是一个用于目标检测的高性能代码库，可以输出边界框和目标实例分割的结果。
GitHub 地址：/facebookresearch/Detectron
DensePose
DensePose 可将 RGB 图像中的关于人的像素映射到 3D 人体表面上，再加上以每秒多帧的速度处理密集坐标，最后实现动态人物的精确定位和姿态估计。
GitHub地址：https://facebook.ai/developers/tools/densepose
WSL Embeddings
WSL Embeddings 允许开发人员测试在大型数据集上训练的模型的图像识别能力。
GitHub 地址：https://facebook.ai/developers/tools/wslembeddings
2）语言（Language）
FastText
FastText 是一个轻量级库，旨在帮助开发人员构建用于文本表征和分类的可扩展性解决方案。
GitHub 地址：/facebookresearch/fastText
Translate
Translate 是基于 Facebook 机器翻译系统的一个开源项目。
GitHub 地址：/pytorch/translate
ParlAI
ParlAI 是一个能够简化多任务研究、训练以及评估会话模型等过程的平台。
GitHub 地址：/facebookresearch/ParlAI
Fairseq
Fairseq 是一个序列建模工具包，可为翻译、概括以及其他文本生成任务训练定制模型。
GitHub 地址：/facebookresearch/fairseq-py
MUSE
MUSE 是一个 Python 库，可以加快跨语言词嵌入和 NLP 的开发和评估过程。
GitHub 地址：/facebookresearch/MUSE
3）语音（Speech）
Wav2letter
Wav2letter 是一种端到端的自动语音识别 (ASR) 系统，可用于语音转录。
GitHub 地址：/facebookresearch/wav2letter
4）推理（Reasoning）
ELF
ELF 是一种游戏研究开发平台，允许开发者在各种游戏环境中训练并测试他们的算法。
GitHub 地址：/pytorch/elf
House3D
House3D 是一个丰富的环境，包含成千上万个带完整标签的逼真的 3D 房屋场景。
GitHub 地址：/facebookresearch/House3D
TorchCraft
TorchCraft 是一个用于人工智能研究的实时游戏战略 (RTS) 库，可用于诸如“星际争霸：母巢之战”等游戏的研究开发。
GitHub 地址：/TorchCraft/TorchCraft
原文链接：https://facebook.ai/developers/tools
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