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tract

神经网络推理工具，支持多种格式与优化

tractONNXNNEF神经网络推理TensorFlowGithub开源项目

`tract`是一款神经网络推理工具，支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持，并附有详尽的技术文档和应用实例，适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。

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介绍相关项目
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。
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。
tevatron - 神经检索模型训练与推理工具
GithubHuggingFaceLLM神经检索模型LoRA微调Mistral-7BTevatron开源项目
Tevatron提供高效工具包，支持在GPU和TPU上大规模训练和推理神经检索模型，集成DeepSpeed和LoRA等技术，可加载HuggingFace的预训练模型，适用于神经检索和开放域QA任务。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别
GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习
NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。
lightrail - 助力开发者构建跨应用AI智能工作流
AI ActionsGithubLightrail开发工具开源项目跨应用平台
Lightrail是一个跨应用AI操作平台，支持在现有工具和应用中执行AI操作。平台提供TypeScript SDK，便于开发者编写和分发新的AI操作。Lightrail集成了VS Code、JupyterLab、PostgreSQL和Chrome等工具，支持在提示中使用截图，并具备基于本地向量数据库的长期记忆功能。该平台旨在优化工作流程，提升生产效率。
nnom - 适用于微控制器的神经网络库
GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能
NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库，通过提供多模态的深度学习模型和数据集，简化了机器学习的应用，尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能，但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax，以获得更好的支持和更新。
attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集，提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
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