题图：by gracegraceho From Instagram
昨天「极客时间」的极客新闻报道了 2018 年 4 月份 Github 上最热门的 5 个数据科学和机器学习开源项目，来源是 Pranav Dar。我读完之后感觉非常棒，不仅提供了很多可以直接复用的功能，还有自然语言处理的代码库，PyTorch 项目（使用 GPU 和 CPU 计算的深度学习库）的具体实现等。整理一下，推荐给 MacTalk 的读者。
每个项目我都简单提供了网址和相关语言，如果你对此感兴趣，可以直接查看这些项目的 Github 主页。
1、Deep Painterly Harmonization
相关语言：Python
Github 网址：http://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization
这是一个通过深度学习，使合成图片更真实的库。开发人员提出新算法，可以使外部元素与手绘完美融合，最终合成效果几乎与原始绘图无法区分，甚至比手动合成更为精细。
2、Swift For TensorFlow
相关语言：Swift
Github 网址：http://github.com/tensorflow/swift
该项目为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型，它不仅仅是一个用 Swift 写成的 TensorFlow API，开发者表示他们直接改进了 Swift 编程语言和编译器，使得 TensorFlow 成为 Swift 语言里面的一等公民，以此提升用户体验，同时，他们还希望将 TensorFlow 的可用性提高到新的高度。
需要注意的是，由于该项目仍处于初始阶段，还不适合用于构建深度学习模型，团队也承认该项目目前离设想中的目标还有一定距离。这句话的意思就是，可以先了解一下。
3、MUNIT
相关语言：Python
Github 网址：https://github.com/NVlabs/MUNIT
这是一个由康奈尔大学提出的多模态无监督图像转换框架，用于将图像从一个领域转换到另一个领域，其目的是将图像转换成指定领域的新图像，例如将狗的图像转换为猫。
先前存在的类似方法只能够执行给定图像的一对一映射，而 MUNIT 能够对同一张图像产生多个不同的输出。
4、GluonNLP
相关语言：Python
Github 网址：http://github.com/dmlc/gluon-nlp
这是一个工具包，旨在让 NLP（自然语言处理）任务变得更简单。它通过海量数据和深度学习神经模型让文字处理更加容易，使得 NLP 研究变得更加高效。
GluonNLP 拥有详细和漂亮的文档，以及详细的使用示例，它还有一个针对新手的 60 分钟速成课程。
5、PyTorch GAN
相关语言：Python
Github 网址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN
该项目收集了已经发表的关于 GAN（或生成式对抗网络）研究论文的 PyTorch 实现。对于相关的研究者来说，这个项目具有非凡的价值。
目前，PyTorch GAN 中列出了 24 种不同的实现，包括 CycleGAN、Least Squares GAN、Pix2Pix 等，每种实现都有其独特之处。
此前，极客新闻也报道了 3 月份 Github 上最受欢迎的数据科学和机器学习开源项目( http://time.geekbang.org/column/article/6205 ) ，如果你感兴趣，可以下载「极客时间」App 阅读。
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