▌Rank 1
Openpose：是一个实时的多人关键点检测库，用于身体，脸部和手部的行为估计。[Github 6199颗星]。
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▌Rank 2
TensorComprehensions：由Facebook Research提出的，一种用于表达机器学习工作负载领域的特定语言。 [937星 on Github]。
张量生成式(简称TC)是一个多功能的C++库，利用Halide、ISL、NVRTC和LLVM框架，它能够自动合成高性能的机器学习内核。此外，张量生成式还提供了底层接口，能够与Caffe2、PyTorch框架无缝衔接，实现很好的兼容性。更多关于该库的细节，我们将在论文中进行详细说明，论文已发表在arXiv上。
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▌Rank 3
Shap：由Scott Lundberg开源，该项目使用期望值和Shapley值，可以解释任何机器学习模型的输出。 [Github 821颗星]
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▌Rank 4
NapkinML：由Erik Linder-Norén开源，该项目是浓缩版的NumPy库，能够实现机器学习中的各种模型。 [Github 320颗星]
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▌Rank 5
GlobalLocalImageCompletion_TF：由Tony Shin开源，该项目是celebA数据集上全局和局部一致图像的Tensorflow实现。 [Github 51颗星]。
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▌Rank 6
Obfuscated-gradients： 由Anish Athalye开源，该项目利用混淆梯度的一种安全性错觉，成功避开对抗样本的攻击。[Github 277颗星]
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▌Rank 7
Visual-interaction-networks-pytorch：由Mahmoud Gamal开源，这是deepmind Visual Interaction Networks一文的pytorch实现。[Github 112颗星]
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▌Rank 8
Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch：由Orobix开源，这是少量样本学习的原型网络的一种简单替代方案( [Github 115颗星]
▌Rank 9
由FOR.ai开源，该项目是CipherGAN的TensorFlow实现。[Github 55颗星]
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▌Rank 10
PirateAI：由Hugo开源，PirateAI是一个人机交互的项目，通过模拟岛屿的环境来训练一个自主的代理(海盗)。 该项目的训练过程，是通过在游戏(找到宝藏)和模型训练课程(Keras + hyperopt)之间交替进行。 [Github 17颗星]
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