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用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图

TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边,数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层,提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务,用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动,主要在Linux环境测试。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现,旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程,每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者,都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
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。
gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成
GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练
该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成,并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练,并提供命令行接口和TensorBoard集成,帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证,社区贡献和改进热烈欢迎。
graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展
GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉
该项目收录了基于图的深度学习领域内,例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务,便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。
sonnet - 基于TensorFlow的高灵活性机器学习模块库,支持自定义与分布式训练
DeepMindGithubSonnetTensorFlow 2开源项目机器学习神经网络
Sonnet是由DeepMind开发的TensorFlow 2扩展库,提供简单且可组合的抽象模型,核心概念为snt.Module,支持自定义和预定义模块。Sonnet不限制训练框架,适合监督、非监督和强化学习,并支持分布式训练和高级的TensorFlow功能。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能,支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型,能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型,及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型,能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型,提供丰富的开发指导和API参考,有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程
GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程,涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络,适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习,同时介绍最新的API使用实践,如layers、estimator和dataset。
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。
pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库
CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目
pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包,兼容多个PyTorch版本和CUDA组合,支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率,为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境,使用pip命令快速安装所需版本,轻松增强图形神经网络的性能。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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