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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。

EffectiveTensorflow - TensorFlow 2的深入讲解,包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等
GithubTensorFlow 2开源项目张量梯度下降神经网络自动微分
本指南深入讲解 TensorFlow 2,包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等。探讨如何通过重载操作符和控制流来提升代码效率,与 NumPy 的兼容性增强了代码的可读性。同时,介绍了广播机制的优势与潜在缺点,并展示了如何在多设备上使用 TensorFlow 2 的新 API 高效地处理和优化大型神经网络。
dify-docs - Dify LLMOps平台官方文档仓库
DifyGithub产品文档代码库开源项目文档许可证
Dify Docs是Dify开源LLMOps平台的官方文档仓库,包含网站代码和Markdown源文件。该仓库托管在GitHub上,为docs.dify.ai网站提供内容支持。文档涵盖了Dify产品的使用指南、API说明等资源,采用CC-BY许可协议。这个仓库为开发者提供了了解和使用Dify平台的重要参考资料。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
hello_tf_c_api - 跨平台运行TensorFlow C API的方法与示例
C APIGithubLinuxTensorFlowWindowsmacOS开源项目
本页面介绍在Windows、Linux和macOS平台上运行TensorFlow C API的步骤和示例,包括Tensor的创建、分配、图的加载和会话运行。用户还可以发现构建示例及相关链接,以轻松获取和链接TensorFlow库。
readthedocs.org - 开源项目文档托管和自动化构建服务
GithubRead the Docs代码即文档开源社区开源项目持续文档文档托管
Read the Docs是一个面向开源社区的文档托管平台。它集成了Sphinx、MkDocs等多种文档工具,支持从Git仓库拉取代码并自动构建文档。平台践行持续文档化理念,为开发者提供便捷的文档管理和发布方案。用户可将GitHub项目与Read the Docs无缝集成,实现文档自动更新。平台还提供详细的使用指南和贡献说明,便于快速上手和参与项目开发。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
artblocks-docs - Art Blocks文档 创作者合作伙伴与开发者的生成艺术指南
API集成Art BlocksGithub开源项目引擎合作伙伴文档艺术家
Art Blocks项目官方文档为艺术家、创作者、Engine合作伙伴和开发者提供指导。内容包括项目准备、平台集成和API使用,帮助用户充分利用这一生成艺术平台。文档提供分类指南,并鼓励社区参与完善更新。
language - 谷歌语言研究团队开源项目汇集平台
GithubGoogle Research开源项目研究团队自然语言处理语言研究
Google Research Language团队的开源项目共享平台汇集了谷歌语言研究领域的最新成果。该平台为研究者和开发者提供自然语言处理、机器翻译等前沿语言技术资源。项目采用开源模式,促进了语言技术领域的协作与创新。作为非官方谷歌产品,这一平台为语言技术爱好者提供了宝贵的学习和实践机会。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
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