dlpack

促进深度学习框架间张量共享与协作

DLPack是一种开放的内存张量结构，用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享，便于封装供应商级运算符实现，支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁，DLPack不直接实现张量和操作，而是促进深度学习生态系统的协作，为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。

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介绍相关项目

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献

DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。

djl - 简洁易用的Java深度学习框架，支持多引擎切换

Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习

Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架，提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能，用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务，支持从模型加载到训练和推理的全流程操作，简化深度学习模型的集成。

CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包

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CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。

BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展

BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目

BigDL提供多种库，用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca，加速TensorFlow和PyTorch的Nano，深度学习的DLlib，时间序列分析的Chronos，推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端，实现高效分布式数据处理和深度学习开发。

delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享

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Delta Sharing是一个开放协议，用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享，使用REST API安全共享云数据集，通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据，无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程，使数据共享更加高效便捷。

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库

GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络

TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库，提供丰富的神经网络组件和函数，以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档，并拥有活跃的中文和英文社群，提供广泛的讨论与支持平台。

DI-treetensor - 树状张量结构简化深度学习中的复杂计算

DI-treetensorGithubOpenDILabPyTorch开源项目张量树形结构

DI-treetensor是OpenDILab开发的树状张量结构库，支持树形方式进行张量操作，简化了复杂的树形计算过程。该项目提供创建树状张量、数学运算和反向传播等功能，与PyTorch兼容。DI-treetensor为树形数据处理提供了灵活高效的解决方案，适用于深度学习中的复杂数据结构处理。

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。

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