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

Tensorflow 模板深度学习项目结构 OOP设计 Github 开源项目

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。

访问官网

Github

介绍相关项目

Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台

GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测

TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。

stock-prediction-deep-neural-learning - 基于深度学习的股票价格预测系统

GithubLSTMyFinance开源项目时间序列预测深度神经网络股票预测

这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。

rust-mlops-template - Rust打造的数据科学和机器学习自动化解决方案

CourseraGitHub ActionsGithubMLOpsRustdatascience开源项目

rust-mlops-template是一个以Rust为核心的MLOps模板，旨在构建高效的自动化数据科学与机器学习工作流，避免使用Jupyter、Conda等传统工具。项目提供实用示例和教程，如PyTorch模型训练、Web API服务和命令行工具，展示Rust在高性能计算和跨平台开发中的优势，支持GitHub Actions自动化，并为初学者提供循序渐进的学习资源。

keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南

GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练

该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

deeplearning-tensorflow2-notebooks - 深度学习实践资源库，基于TensorFlow 2和Keras

GithubKerasTensorFlowreceptive field可视化开源项目深度学习

deeplearning-tensorflow2-notebooks是一个开源的深度学习资源库，基于TensorFlow 2和Keras构建。项目包含多个Jupyter笔记本，涵盖深度学习的基础和高级主题。特色内容包括感受野的计算和可视化，有助于理解深度学习模型的内部机制。这个资源库适合各层次的学习者，提供了实践性的学习材料。项目同时提供波斯语支持，增加了其国际化特性。

Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南

GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习

这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。

t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用

Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目

本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。

deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源，

Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型

为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源，从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台，您可以迅速找到所需资源，掌握最前沿的深度学习技术。

TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南

GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习

TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

相关项目

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。

使用协议隐私政策广告服务

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