.NET AI开源生态SciSharp Stack介绍

【开源框架 】 |  作者  / 芝麻麻雀

SciSharp Stack

SciSharp STACK: https://scisharp.github.io/SciSharp/

基于 .NET 的开源生态系统，用于数据科学、机器学习和AI。 SciSharp 将所有主要的ML/AI框架从 Python 引入 .NET .

为.NET开发者

.NET 开发者使用他们所了解和喜爱的 工具 可以最高效的工作。我们的使命是确保在获取数据科学、机器学习和AI的机会时，他们不必将其遗忘。完善的基于 Python 的机器学习生态系统对于数百万.NET开发者而言并不十分可取。我们正在有效的改变这种状况。

SciSharp 在 .NET Core 中为 TensorFlow , Keras , PyTorch , Numpy 等最先进的机器学习框架提供了端口和绑定。由于移植库的API与原始库非常相似，因此你可以轻松的重用现有资源，文章和社区解决方案来解决C#和F#中的常见问题

SciSharp STACK的所有库都针对跨平台的 .NET Standard Framework ，这使它们可以在支持 .NET Core 的任何主要平台上使用。我们为 Juptyer Notebook 提供了现成的 Docker 镜像，它能够执行C#表达式，并使您能够立即开始使用我们的库。

SciSharp 库是根据宽松的许可协议（如Apache 2.0许可协议）许可的，只要你保留作者的版权，就可以将它们用于包括商业应用在内的任何项目。 SciSharp STACK 的开源性质吸引了许多贡献者，他们进一步对其进行了扩展和改进。

相关项目

TensorFlow.NET

TensorFlow 的 .NET Standard 绑定

使用C#或F#创建、训练和部署机器学习模型

GitHub：https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET

「介绍」：Google的 TensorFlow 的 .NET Standard 绑定，用于在C#中开发、训练和部署机器学习模型。

「Watch」85   「Star」 1.2k 「Fork」 226

NumSharp

高度优化的纯C#的 NumPy

用于数据科学、机器学习和AI的N-D张量计算库

GitHub：https://github.com/SciSharp/NumSharp

「介绍」：N-D张量的高性能计算库，与 NumPy 相似的API。

「Used By」122   「Watch」 68   「Star」 659   「Fork」 126

Keras.NET

用于 Keras 的 .NET 绑定，用于 TensorFlow 、 CNTK 和 Theano 的高级神经网络API

易于使用的深度学习工具

GitHub：https://github.com/SciSharp/Keras.NET

「介绍」： Keras.NET 是一个高级神经网络API，使用带有 Python 绑定的C＃编写，并且能够在 TensorFlow ， CNTK 或 Theano 之上运行。

「Watch」22   「Star」 240 「Fork」 70

NumPy.NET

NumPy 的最完整的 .NET 绑定

用于科学计算、机器学习和AI的基础库

GitHub：https://github.com/SciSharp/Numpy.NET

「介绍」： NumPy 的最完整的 .NET 实现库 - 用于科学计算、机器学习和AI的基础库

「Watch」15   「Star」 135 「Fork」 38

catalyst nlp

为提高速度而构建的C#自然语言处理库

受 spaCy 设计的启发，它提供了预训练模型，对训练单词和文档嵌入的开箱即用支持以及灵活的实体识别模型

GitHub：https://github.com/curiosity-ai/catalyst

「介绍」：为提高速度而构建的C#自然语言处理库。受 spaCy 设计的启发，它提供了预训练模型，对训练单词和文档嵌入的开箱即用支持以及灵活的实体识别模型

「Watch」15   「Star」 110 「Fork」 12

NeuralNetwork.NET

由 Scratch 构建的，受 TensorFlow 启发的神经网络库

使用 C# 7.3 语法编写的 .NET Standard 2.0 的库，并通过cuDNN支持GPU

GitHub：https://github.com/Sergio0694/NeuralNetwork.NET

「介绍」：由 Scratch 构建的，受 TensorFlow 启发的神经网络库。使用 C# 7.3 语法编写的 .NET Standard 2.0 的库，并通过cuDNN支持GPU

「Watch」25   「Star」 316 「Fork」 53

SciSharp Cube

在 Docker 容器中体验 SciSharp 机器学习工具的所有最新功能

配备 Juptyer Notebook ，展示 SciSharp 库的演示

GitHub：https://github.com/SciSharp/SciSharpCube

「介绍」：在 Docker 容器中快速体验 SciSharp 机器学习工具的所有最新功能。

「Watch」9   「Star」 46 「Fork」 13

Docker Hub：https://hub.docker.com/r/scisharpstack/scisharpcube

「Pulls」10K+

使用SciSharp STACK的公司

• 「Microsoft」https://www.microsoft.com/zh-cn/

• 「curiosity.ai」https://curiosity.ai/

• 「LOCAD」https://www.lokad.com/

• 「EVERSPRY」http://www.footprintmatcher.com/

还有什么呢？

Alpha或进行的项目

Torch.NET

GitHub：https://github.com/SciSharp/Torch.NET

「介绍」： PyTorch 的 .NET 绑定库。使用C#/F#的机器学习，支持GPU/CPU

「Description」：.NET bindings for PyTorch. Machine Learning with C# / F# with Multi-GPU/CPU support

「Watch」14   「Star」 82 「Fork」 18

BotSharp

GitHub：https://github.com/SciSharp/BotSharp

「介绍」：在 .NET Core 中使用机器学习算法运行的100％ C＃中的开源AI Chatbot平台生成器。

「Description」：The Open Source AI Chatbot Platform Builder in 100% C# Running in .NET Core with Machine Learning algorithm.

「Watch」110   「Star」 887 「Fork」 230

Gym.NET

GitHub：https://github.com/SciSharp/Gym.NET

「介绍」： openai / gym 的流行工具包，用于开发和比较强化学习算法，使用C#

「Description」：openai/gym's popular toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms port to C#.

「Used by」3 「Watch」 10   「Star」 33 「Fork」 7

OpenAIGym.NET

GitHub：https://github.com/SciSharp/OpenAIGym.NET

「介绍」：开发和比较强化学习算法的工具包

「Description」：A toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms.

「Watch」6   「Star」 12 「Fork」 0

Pandas.NET

GitHub：https://github.com/SciSharp/Pandas.NET

「介绍」：C#中的 Pandas 库，数据分析工具，在 DataFrame 中处理多维度数组。

「Description」：Pandas port in C#, data analysis tool, process multi-dim array in DataFrame.

「Watch」28   「Star」 192 「Fork」 26

MxNetLib

GitHub：https://github.com/SciSharp/MxNet.Sharp

「介绍」：带有命令，符号和 Gluon 接口的Apache MxNet 的 .NET Standard 实现，用于在C#中开发，训练和部署机器学习模型。

「Description」：.NET Standard bindings for Apache MxNet with Imperative, Symbolic and Gluon Interface for developing, training and deploying Machine Learning models in C#.

「Watch」7   「Star」 18 「Fork」 4

Matplotlib.Net

GitHub：https://github.com/SciSharp/Matplotlib.Net

「介绍」： Python 绘图库 Matplotlib 的.NET包装器

「Description」：.NET wrapper for the Python plotting library Matplotlib

「Watch」7   「Star」 20 「Fork」 3

Ludwig.NET

GitHub：https://github.com/SciSharp/Ludwig.NET

「介绍」： Ludwig 的一个工具箱，无需编写代码即可训练和测试深度学习模型。

「Description」：Ludwig is a toolbox that allows to train and test deep learning models without the need to write code.

「Watch」6   「Star」 20 「Fork」 4

CherubNLP

GitHub：https://github.com/SciSharp/CherubNLP

「介绍」： .NET Core 中的自然语言处理

「Description」：Natural Language Processing in .NET Core

「Watch」10   「Star」 39 「Fork」 17

Microcharts.Matplotlib

GitHub：https://github.com/SciSharp/Microcharts.Matplotlib

「介绍」： Microcharts.Matplotlib 是用于数据科学和机器学习的 Microcharts 的包装库。

「Description」：Microcharts.Matplotlib is a wrapper of Microcharts for Data Science and Machine Learning

「Watch」1   「Star」 10 「Fork」 2

scikit-learn.net

GitHub：https://github.com/SciSharp/scikit-learn.net

「介绍」： .NET Core 中的机器学习。

「Description」：Machine Learning in .NET Core.

「Watch」3   「Star」 20 「Fork」 7

SiaNet [Archived]

GitHub：https://github.com/SciSharp/SiaNet

「介绍」：具有 CUDA / OpenCL 支持的易于使用C#深度学习库

「Description」：An easy to use C# deep learning library with CUDA/OpenCL support

「Watch」47   「Star」 343 「Fork」 89

作者：芝麻麻雀

来源：DotNetCore学习站

编辑：Edison Zhou

相关 精彩 附件

在2019 .NET China Conf上，

卢建辉老师分享了一个主题演讲：

《.NET Core下的人工智能 》

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