预训练神经网络库为开发人员提供已经在大型数据集上训练过的模型，使他们能够跳过耗时的训练阶段，并专注于定制或部署。 这些库对于图像识别、自然语言处理 (NLP) 和推荐系统等任务至关重要，因为从头开始训练需要大量的计算资源。 通过利用预训练模型，开发人员可以用最少的努力获得强大的性能，尤其是在处理有限的数据或紧张的期限时。
一个广泛使用的库是 TensorFlow Hub，它为 TensorFlow 提供了一个预训练模型库。 例如，ResNet 和 EfficientNet 等模型可用于图像分类，而 BERT 和 Universal Sentence Encoder 则处理 NLP 任务。 这些模型可以通过几行代码轻松集成到工作流程中。 类似地，Keras Applications（TensorFlow 的一部分）提供了 VGG16、MobileNet 和 InceptionV3 等架构的实现。 这些模型在 ImageNet 上进行了预训练，非常适合计算机视觉中的迁移学习。 开发人员可以加载模型，冻结一些层，并在自定义数据集上重新训练顶层，以使它们适应特定需求。
另一个关键库是 PyTorch 的 TorchVision 和 Transformers。 TorchVision 包括 AlexNet、ResNet 和 Vision Transformer (ViT) 等模型，用于对象检测和分割等任务。 由 Hugging Face 维护的 PyTorch Transformers 提供了最先进的 NLP 模型，如 GPT-2、RoBERTa 和 T5。 这些模型是高度模块化的，允许在自定义文本数据上进行微调。 例如，开发人员可以采用预训练的 BERT 模型，添加一个分类层，并在用于情感分析的数据集上训练它。 与静态图框架相比，PyTorch 的动态计算图也使实验和调试更加直接。
像 Hugging Face Transformers 和 Detectron2 这样的专用库可以满足特定领域的需求。 Hugging Face 的 Transformers 库支持数千个预训练 NLP 模型，包括多语言选项和用于翻译、摘要或问题解答的任务特定管道。 Detectron2 由 Facebook AI Research (FAIR) 开发，专注于对象检测和分割，提供 Mask R-CNN 和 DensePose 等模型。 这些库通常包括用于数据预处理、评估和部署的实用程序。 例如，Hugging Face 提供了与其模型对齐的 tokenizer，确保一致的文本处理。 通过使用这些工具，开发人员可以快速构建原型和部署解决方案，而无需重新发明轮子。