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TensorFlow 和 Keras：
- TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具。可以用于各种神经网络的设计，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 等。
- Keras 是一个高层神经网络 API，原本独立开发，现在集成在 TensorFlow 中。Keras 提供了易于使用的接口，适合快速构建和测试模型。
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PyTorch：
- PyTorch 是另一种流行的深度学习框架，特别适合研究和快速原型开发。PyTorch 提供了动态计算图的功能，使得调试和实现自定义模型更为直观和便捷。
- 常用于构建深度神经网络（DNN）、生成对抗网络（GAN）以及其他深度学习模型。
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Hugging Face Transformers：
- Transformers 库由 Hugging Face 提供，主要用于自然语言处理（NLP）任务，支持 BERT、GPT、T5 等各种 Transformer 模型。
- 可以用于情感分析、文本生成、翻译等任务，并且可以方便地使用预训练模型进行微调。
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OpenCV：
- 虽然 OpenCV 主要是一个计算机视觉库，但它常用于图像数据的预处理，如缩放、裁剪、色彩转换等，特别是在将数据输入到深度学习模型之前。
- OpenCV 与深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）结合，能实现诸如人脸检测、物体识别等应用。
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scikit-learn：
- scikit-learn 是一个机器学习库，提供了许多用于数据处理、特征选择、分类、聚类等的算法。
- 常用于深度学习的辅助任务，如数据预处理、模型评估、特征工程等。还可以在深度学习之外的轻量级模型中使用。
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pandas 和 numpy：
- 这两个库是数据处理的基础库。numpy 提供了多维数组和矩阵运算，pandas 提供了数据框结构，可以轻松处理数据集。
- 在深度学习中，通常用于数据的加载、处理和转换，使数据能够适合模型的输入格式。
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matplotlib 和 seaborn：
- 这些可视化库用于数据分析和训练结果的可视化。在深度学习中，常用于显示模型的损失、准确率曲线等训练指标，以便分析模型的训练效果。
这些库的组合可以支持各种深度学习应用，比如图像分类、自然语言处理、时间序列预测等。如果您对某个特定技术或应用有疑问或需要具体代码示例，请随时告诉我！