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TensorFlow文档资源与社区翻译项目

了解TensorFlow文档的来源及其相关指南和教程。参与文档贡献需参考贡献和风格指南,并通过问题跟踪器提交问题。社区翻译项目由社区贡献、审核和维护,提供多语言支持。

similarity - 用于度量学习的库,支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库,支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法,可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型,包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练,增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性,或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目,专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧,提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南,展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新,配有环境配置说明,适合深度学习研究者和实践者参考学习。
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。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
Dive-into-DL-TensorFlow2.0 - TensorFlow 2.0 深度学习中文教程与代码实现
GithubTensorFlow2代码重构动手学深度学习开源项目机器学习深度学习
本项目将《动手学深度学习》一书中的MXNet代码改为TensorFlow 2.0实现,提供完整的中文学习资源,涵盖线性回归、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。适合对深度学习感兴趣的初学者,只需掌握基础数学和Python编程即可入门。
tutorials - Preferred.AI开源教程 深入AI技术实践
GithubPreferred.AI人工智能在线学习开源项目技术指南教程
Preferred.AI的Tutorials项目是一个开源教程集合,涵盖了AI领域的多个方面。这些教程从基础到高级,逐步讲解AI技术和工具的应用。项目旨在帮助学习者理解和实践AI算法及框架,适合各层次的AI爱好者和专业人士参考学习。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
godot-docs - Godot Engine官方文档库
GithubGodot EngineSphinxreStructuredText开源开源项目文档
该项目为Godot Engine提供全面技术文档,包含在线手册和类参考。支持下载离线HTML或ePub版本,并提供浅色和深色主题。文档开源且欢迎社区贡献,详细说明了参与方式。采用CC BY 3.0许可证,是开发者掌握Godot引擎的权威资源。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
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