如何快速找到最值得学的深度学习仓库：Top-Deep-Learning 精选清单完整使用指南

【免费下载链接】Top-Deep-LearningTop 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Top-Deep-Learning

选深度学习仓库这件事，最怕的不是没得选，而是选项太多。Top-Deep-Learning 用 Star 数把 GitHub 上最值得看的 200 个深度学习项目排成一张清晰榜单，帮你把"大海捞针"变成"按图索骥"，直接照着抄作业就行。

在搜索框里敲下回车的那一刻，新手的第一道坎就来了

打开 GitHub，输入 "deep learning"，回车，几万个仓库扑面而来。TensorFlow、PyTorch、Keras……名字个个耳熟，可你点进去一看，有的是一本书的配套代码，有的是某篇论文的复现，有的干脆是某个人的学习笔记。

收藏了 30 个仓库，三个月过去了，一个都没读完。

这不是你懒，是信息真的太太太杂了。新手缺的不是更多仓库，而是一张地图——一张告诉你"哪些项目被最多人验证过、值得先花时间"的地图。

为什么说 Star 数是最好的"大众点评"

在 GitHub 上，点 Star 代表一个开发者对这个项目的公开认可。一万个 Star 和一百个 Star，背后是信任程度的巨大差异。你可以不读论文，但不能不看数据。

Top-Deep-Learning 做的事，说起来简单，做起来很聪明：通过 GitHub 的搜索 API，用一条固定的关键词组合（deep-learning OR CNN OR RNN OR "convolutional neural network" OR "recurrent neural network"）把相关仓库全部拉出来，再按 Star 数从高到低排序，取前 200 名，自动生成一张表格。

关键就在"排序"这两个字上。它不靠人工推荐，不靠个人口味，全靠数据说话——谁被社区验证得多，谁就排在前面。整个抓取、排序、生成的过程由main.py自动完成，不存在任何主观偏差。

榜单第一名有多夸张？三个数字你就懂了

先看看排名前列的项目，感受一下这份榜单的分量：

• tensorflow：14 万+ Star，7.9 万 Fork，稳坐第一把交椅；
• keras：4.6 万 Star，官方简介就一句话——"Deep Learning for humans"；
• opencv：4.1 万 Star，计算机视觉绕不开的库；
• DeepLearning-500-questions：3.6 万 Star，一本 18 个章节、50 余万字的问答式深度学习教材；
• pytorch：3.5 万 Star，研究圈最活跃的框架之一。

这些数字不是拿来炫耀的。它们的真实含义是：这个项目经得起几万人同时看，代码质量、文档完整度、社区活跃度，都不会差到哪里去。

一份榜单，其实有四种吃法

把 200 个仓库从头到尾扫一遍，你会发现它大致能分成四类，对应完全不同的需求：

框架与工具区。TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet、CNTK，外加 darknet、ncnn 这类主打轻量和移动端的框架。想做底层开发、想选主战场，在这里挑。

教程与教材区。DeepLearning-500-questions、《动手学深度学习》d2l-zh、100-Days-Of-ML-Code、practicalAI，还有各种名校课程的配套笔记。想系统入门，这里全是经过大量学习者"人肉验证"的路线。

应用项目区。faceswap、5 秒克隆声音的 Real-Time-Voice-Cloning、实时人体关键点检测的 openpose、让马变斑马的 CycleGAN。想看看深度学习到底能玩出什么花样，这里是灵感源泉。

脑洞趣味区。用 seq2seq 模型对对联的 seq2seq-couplet、教 AI 打 Flappy Bird 的 DeepLearningFlappyBird、老板一靠近就自动隐藏屏幕的 BossSensor。严肃技术看累了，这些项目会告诉你：AI 也可以很皮。😄

三个小箭头，让榜单"活"了起来

静态清单最大的问题是过期。深度学习圈更新太快，今天的明星项目，明天可能就被遗忘。

Top-Deep-Learning 用三个小图标巧妙化解了这个难题：箭头向上代表排名上升，箭头向下代表下滑，NEW 代表新晋上榜。比如 Real-Time-Voice-Cloning 一次更新就蹿升了 62 位，微软的 AutoML 工具 NNI 单期狂涨 58 名——这些细节，其实就是行业的风向标。

更难得的是，项目把 2018 年以来的历次榜单全部归档在了Old-lists/目录里，从 03-19-2018.md 一路排到 09-01-2019.md，整整 19 份历史快照。拿现在的 readme 和当年的榜单对比着看，你能清楚地看到深度学习版图这几年的变迁。这哪里是一份清单，分明是一部"深度学习热度编年史"。

新手 3 步用好这份清单

第一步，先逛框架区，锁定一个主学框架。PyTorch 和 TensorFlow 二选一就行，别贪多，先把一个用顺。

第二步，挑一本榜单里的教材，跟着完整敲一遍。d2l-zh 或者 DeepLearning-500-questions 都是被几十万人验证过的好起点。

第三步，找一两个趣味项目，动手改一改。改别人代码的过程，比看十篇理论文章都涨功力——BossSensor 这种小项目，从跑通到魔改，一个周末就能完成。

想自己动手也很简单，克隆下来就行：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Top-Deep-Learning

克隆到本地后，主目录的readme.md就是那张完整榜单，main.py是自动生成榜单的脚本，Old-lists/里躺着全部历史版本，想看哪年的热度走势都随你。

写在最后

学深度学习，选择大于努力。一份被几十万人共同验证过的榜单，能帮你少走至少半年的弯路。

现在就把它克隆到本地，从第 1 名慢慢看到第 200 名，找到那个让你眼前一亮的项目，然后——关掉教程，开始动手吧。

【免费下载链接】Top-Deep-LearningTop 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Top-Deep-Learning