Project Icon

Tensorflow-Project-Template

结合了简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的 OOP 设计的简介深度学习项目模板

一个设计简洁的深度学习项目模板,结合了简单性、良好的文件夹结构和优秀的OOP设计,帮助开发者更快地启动主要项目,专注于核心部分(如模型和训练)。模板封装了常见功能,使得开发者仅需更改核心内容即可轻松启动新的TensorFlow项目。主要组件包括模型、训练器、数据加载器和日志记录器,提供详细的使用示例和项目架构图。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程,涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程,每个课程的代码都存放在相应的文件夹中,便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上,建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程,基于Keras,旨在为用户提供易学且灵活的体验,能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x,并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
EffectiveTensorflow - TensorFlow 2的深入讲解,包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等
GithubTensorFlow 2开源项目张量梯度下降神经网络自动微分
本指南深入讲解 TensorFlow 2,包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等。探讨如何通过重载操作符和控制流来提升代码效率,与 NumPy 的兼容性增强了代码的可读性。同时,介绍了广播机制的优势与潜在缺点,并展示了如何在多设备上使用 TensorFlow 2 的新 API 高效地处理和优化大型神经网络。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标,支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用,包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用,为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
decision-forests - 支持TensorFlow的多功能决策森林模型库
GithubTensorFlow Decision ForestsYggdrasil Decision Forests开源项目机器学习梯度提升树随机森林
TensorFlow Decision Forests (TF-DF) 是一款用于在 TensorFlow 中训练、运行和解释决策森林模型(包括随机森林和梯度增强树)的库,支持分类、回归和排序。TF-DF 由 Yggdrasil Decision Forests (YDF) 支持,兼容C++、JavaScript、CLI和Go语言,适用于Linux和Mac环境。借助简洁的API和丰富的文档资源,用户能够轻松构建强大且易解释的机器学习模型。
cheatsheets-ai - 深度学习和机器学习工程师常用速查表
AI CheatsheetsGithubKerasTensorFlow开源项目机器学习深度学习
提供详尽的深度学习和机器学习速查表,包括Tensorflow、Keras、Numpy等热门工具,帮助工程师和研究人员快速掌握核心知识,提高工作效率。访问AI Cheatsheets获取更多资源和最新技术信息,适用于各水平从业者。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台
DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理
TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期,通过高效查询表提供版本化访问,支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点,允许无缝部署新版本,支持金丝雀发布和 A/B 测试,并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行,支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。
estimator - TensorFlow 简化机器学习编程的高级API
APIEstimatorGithubTensorFlow开源项目机器学习模型
TensorFlow Estimator是TensorFlow生态系统中的高级API,旨在简化机器学习编程过程。它集成了模型训练、评估、预测和导出功能,提供直观的接口,使开发者能高效构建和部署机器学习模型。作为TensorFlow主包的重要组件,Estimator为用户提供了加速机器学习工作流程的有力工具。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

问小白

问小白是一个基于 DeepSeek R1 模型的智能对话平台,专为用户提供高效、贴心的对话体验。实时在线,支持深度思考和联网搜索。免费不限次数,帮用户写作、创作、分析和规划,各种任务随时完成!

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

Trae

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号