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

Tensorflow-bin RaspberryPi Tensorflow Lite XNNPACK Python API Github 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。

TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程

GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架

GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练

TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。

react-native-fast-tflite - React Native TensorFlow Lite库，支持JSI和GPU加速

GPU DelegateGithubJSIReact NativeTensorFlow LiteVisionCamera开源项目

这是一个高效的React Native TensorFlow Lite库，支持JSI和零拷贝ArrayBuffers，采用低级C/C++ TensorFlow Lite核心API实现直接内存访问，支持运行时模型交换和GPU加速(CoreML/Metal/OpenGL)，并易于集成VisionCamera。该库允许轻松添加和加载TensorFlow Lite模型，支持从本地文件系统或远程URL加载模型，非常适合需要高效且灵活AI推理功能的React Native开发者，在应用中实现先进的计算机视觉和AI功能。

examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习

GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料

TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。

TensorLayerX - 兼容多后端的AI框架，支持深度学习开发

AI框架GithubTensorLayerX多后端开源项目模型部署深度学习

TensorLayerX是一款支持多种后端（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle）的AI框架，允许用户在不同硬件上运行代码。该项目由北京大学、鹏城实验室、香港科技大学、帝国理工学院、普林斯顿大学、牛津大学、斯坦福大学、清华大学和爱丁堡大学的研究员维护，具备高度兼容性、丰富的模型库和便捷的部署能力，为深度学习开发者提供支持。

TensorFlow-2.x-Tutorials - 详解TensorFlow 2.0教程，掌握深度学习模型与应用

GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络视频教程

本教程详细介绍了TensorFlow 2.0的安装与基础操作，并包含线性回归、MNIST、CIFAR10等多个实战案例。通过配套的视频资源，帮助数据科学家和AI研究人员掌握TensorFlow 2.0在深度学习中的实际应用。

tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库

GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络

TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法，支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本，并包含详细教程和常见问题解答，方便用户快速入门。

AndroidTensorFlowMachineLearningExample - Android应用集成TensorFlow的详细教程

AndroidGithubTensorFlow对象检测开源项目机器学习示例项目

此项目提供了在Android应用中集成TensorFlow的详细指南。开发者可以学习如何构建和使用TensorFlow项目及其库文件（.so和.jar文件），通过具体示例了解如何使用TensorFlow进行物体检测，包括处理从相机拍摄的图像。适合希望将机器学习技术应用在移动设备上的开发者。

tiny-tensorrt - 简洁易用的nvidia TensorRT封装库，支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型

CUDACUDNNGithubTensorRTonnx modeltiny-tensorrt开源项目

tiny-tensorrt是一个简洁易用的nvidia TensorRT封装库，支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型。依赖CUDA、CUDNN和TensorRT，兼容多个版本。项目已停止维护，建议使用TensorRT的Python API或trtexec/polygraphy工具。更多信息请参考项目Wiki。

flutter-tflite - Flutter专用的TensorFlow Lite高效集成插件

FlutterGithubTensorFlow Lite开源项目机器学习移动应用开发跨平台

flutter-tflite是Flutter生态系统中的TensorFlow Lite集成插件。它支持Android和iOS平台，可使用任何TFLite模型，并提供NNAPI和GPU加速。通过直接绑定TFLite C API，该插件实现低延迟操作，并提供类似TFLite Java和Swift的API。开发者可进行简单的模型推理，还能在独立isolate中运行以优化UI性能。

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