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seq2seq-couplet

使用Tensorflow的seq2seq对联生成项目

该开源项目利用Tensorflow和seq2seq模型生成对联。用户可以通过[在线演示](https://ai.binwang.me/couplet)体验效果。运行项目需要Tensorflow、Python 3.6及特定数据集。通过配置couplet.py文件并运行可进行模型训练,训练过程中可在Tensorboard查看损失和BLEU评分。训练完成后,可运行server.py启动Web服务生成对联,或使用Docker镜像部署。

gpt2client - OpenAI GPT-2模型封装工具,简化文本生成操作
GPT-2GithubPython安装指南开源项目文本生成自然语言处理
gpt2-client是一款易于使用的GPT-2模型封装工具,支持从124M到1.5B的多种模型。通过简单的API调用,可以方便地下载、加载并使用GPT-2模型进行文本生成和微调。兼容Python 3.5以上和TensorFlow 1.X,适合自然语言处理研究和应用开发,提供高效的文本生成解决方案。
transfer-learning-conv-ai - 使用迁移学习构建最先进的对话式 AI
Conversational AIGithubHuggingFaceOpenAI GPTTransfer Learning开源项目预训练模型
transfer-learning-conv-ai项目提供了一套完整的代码库,使用OpenAI GPT及GPT-2模型通过迁移学习技术培训对话型AI代理。用户可以在1小时内完成模型训练,还可以直接使用预训练模型。本代码库支持在单GPU或多GPU下训练,并兼容Docker环境。适合参与NeurIPS 2018对话竞赛。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现,用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型,通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练,提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验,以及训练改进的VQGAN模型,所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN,方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法,包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明,帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接,提供更多学习资源。
deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境
AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目
AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像,支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库,优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证,确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息,助力高效开发与部署AI模型。
machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程,涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程,每个课程的代码都存放在相应的文件夹中,便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上,建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法
GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪
该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库,兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活,提供训练、测试和可视化功能,并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。
tweet - 使用GPT和DALL·E生成推文和图像的AI工具
DALL·EGPTGithubOpenAIStreamlit开源项目推特生成
此Streamlit应用使用OpenAI的GPT模型生成推文文本,并使用DALL·E生成对应图像。输入主题和心情参数即可生成文本提示,并由GPT模型生成推文内容。应用还可以根据推文文本从DALL·E模型获取并展示相关图像,展示了自然语言处理和生成式AI的最新进展。
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