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

Tensor2Tensor 深度学习模型训练翻译任务数据集 Github 开源项目

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。

文档

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

t5-v1_1-small - Google T5模型的改进版：通用文本处理框架

GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习预训练模型

t5-v1_1-small作为Google T5模型的升级版，引入了GEGLU激活函数并在预训练阶段移除了dropout。模型在C4数据集上完成预训练，需要针对特定任务进行微调。其统一的文本到文本框架使其能够处理包括摘要、问答和文本分类在内的多种NLP任务，为迁移学习研究提供了新的可能性。

tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用

GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API

TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。

t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架

C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习

T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架，融入了多项技术改进，如GEGLU激活函数和特定的模型架构，适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练，但在下游任务中表现出色，适合数据丰富的任务之后微调，为现有NLP任务提供了有效支持。

lingvo - Tensorflow中高效的序列模型神经网络构建框架

GithubLingvoTensorflow开源项目机器翻译模型训练神经网络

Lingvo由Google维护的高质量框架，专用于在Tensorflow中构建神经网络，特别适用于序列模型的开发。此框架支持多种模型类型，包括自动语音识别、图片处理、语言建模和机器翻译等。Lingvo允许通过pip安装或源代码编译来灵活部署。借助详尽的文档和综合的模型库，用户可以轻松地构建、训练并评估自定义模型。此外，Lingvo还与最新版本的Tensorflow和Python兼容，确保与当前技术生态的同步。

colab - 开源自然语言处理库

GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理库，提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务，适用于研究和实际应用。库定期更新，集成新技术，为开发者和研究人员提供丰富资源。

trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库

GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调

TRL是一个开源的全栈工具库，专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法，适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建，提供灵活的训练器和自动模型类，并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面，方便用户进行模型微调和交互。

Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库，支持多种算法和任务

APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习

Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库，基于PyTorch设计，具备高性能和易用性。该库支持多种方法，如域对齐、域转换和半监督学习，适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档，并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具，适用于研究和工程实践。

TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台

CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型

DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本

dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

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