本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面，包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新，与PyTorch版本同步，适合所有深度学习研究者。

支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。

本教程详细介绍了TensorFlow 2.0的安装与基础操作，并包含线性回归、MNIST、CIFAR10等多个实战案例。通过配套的视频资源，帮助数据科学家和AI研究人员掌握TensorFlow 2.0在深度学习中的实际应用。

NN-SVG是一款通过参数化方式创建神经网络架构图的工具，支持导出为SVG文件，适用于学术论文和网页。它能生成经典全连接神经网络、卷积神经网络和深度神经网络图形，使用D3和Three.js库，用户可自定义图形大小、颜色和布局。该工具旨在节省机器学习研究人员的时间，并可作为教学工具使用。

此开源项目展示了如何使用Swift在macOS的Playground中创建神经网络。项目旨在使神经网络和机器学习更易于理解和有趣，网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，使用sigmoid函数进行激活。通过将图像转换为二进制数，该项目实现了基本的图像识别。开放源码以促进技术进步。

100-Days-Of-ML-Code项目通过每天的编程挑战带领学习者深入机器学习领域。覆盖从数据预处理到复杂算法的全面教程，项目内容涵盖线性回归、逻辑回归到决策树等多种算法，每日实践确保理论与实战结合。适合任何级别的开发者提升机器学习技能。

TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。

探索学习和实践递归神经网络在自然语言处理中的应用，包括语言模型、文本翻译、语音转录及问答系统等。

探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

FunCodec是一个高效的开源神经语音编解码工具，提供高质量的文本到语音转换功能，并支持丰富的预训练模型。它易于安装，适用于多种数据集，持续集成最新技术，适合专业开发者和研究人员使用。

Google的Imagen是一种基于Pytorch实现的文本到图像神经网络，被视为此领域的新技术标杆。它采用简化的架构和优化的设计，例如级联DDPM、动态剪辑和内存高效的Unet设计。该项目在从文本转换成图像的合成过程中，表现出了相比DALL-E2的显著优势，为研究人员和开发者提供了实用的图像生成工具。

本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合，提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法，通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用，熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。

Ignite是一个为PyTorch设计的库，帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码，提供了控制简单且强大的API，支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统，以及开箱即用的度量工具，使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外，Ignite还支持自定义事件，满足高级用户需求。

Khroma 是一个创新的AI色彩工具，用于发现、搜索和保存精选的色彩组合和调色板。通过用户反馈训练，该算法能自动生成符合用户喜好的色彩。同时，Khroma能创建无限的色彩组合，支持以各类视觉形式展示，用户还可将喜爱的组合保存至个人图库，方便随时查阅。

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。

Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库，提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程，并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库，适合多机部署，同时支持非标准深度学习和神经网络研究。

该项目包含两个应用程序：手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势；动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动，并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项，支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境，并下载所需模型和数据进行演示。

TruLens 提供开发和监控神经网络的工具，特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用，帮助识别和改进性能；TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性，支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南，帮助开发者高效构建与优化模型应用。

'Awesome Deep Learning Papers' 提供的是一份经精心策划的文献列表，囊括了2012至2016年间在深度学习领域中引用率最高的研究论文。覆盖从图像处理到自然语言处理等众多研究领域，旨在为研究人员与技术爱好者提供启发思考与深入了解的必读材料。

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。

Fashion-MNIST数据集，由Zalando的服装图片构成，包含60,000个训练样本与10,000个测试样本。此数据集设计为替代传统的MNIST，提供与10类标签关联的28x28灰度图像，为全球AI及数据科学领域的研究者带来全新挑战，促进技术的发展。

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

Swift AI是一个全面使用Swift编写的深度学习库，适用于所有苹果平台，且即将拓展到Linux平台。该库涵盖了适用于人工智能和科学研究的多种工具集，例如专门针对苹果硬件进行优化的全连接神经网络。通过项目示例，您能够直观了解如何有效利用这些工具。

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。

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

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。

此页面收录了DeepLearning.ai系列课程的详细笔记和总结，涵盖神经网络、超参数调整、机器学习项目结构、卷积神经网络和序列模型。读者可以通过这些笔记全面了解深度学习的基础知识和实际应用。

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

《AI-for-Beginners》是一个为期12周的课程，涵盖了从神经网络和深度学习到计算机视觉和自然语言处理的多种AI主题。本课程适合初学者，通过具体的课程内容及实践，帮助你理解并应用AI技术。此外，课程还包括伦理问题的讨论，确保技术应用的负责任。加入我们，一起在AI的世界中不断探索和学习。

FlashRank是一款极速、超轻量的Python库，专为优化搜索和检索流程设计。基于最新的SoTA大规模语言模型和交叉编码器，支持多种再排序模式并能在常规CPU上运行。模型轻至4MB，适合AWS Lambda等无服务器环境，有效减低运行成本，提升处理效率。适合多样化的部署场景和搜索策略，是提升搜索效率的优选工具。

best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究，涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响，包括视频讲解与相关代码。

突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。

DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发，采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络，提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献，并在Discord社区进行交流和支持。

TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。

本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

本项目汇总了斯坦福CS 230深度学习课程的关键概念和实用技巧，包括卷积神经网络、递归神经网络及模型训练的提示。所有内容通过备忘单形式呈现，支持多语言版本，便于随时查阅。

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

Qdrant是一个面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库，提供了一个便捷的API用于存储、搜索和管理数据点。它支持扩展筛选，可用于各种基于神经网络或语义匹配的应用，如分面搜索等。Qdrant支持完全托管的云服务，包括免费层。具备高性能和可扩展性，适用于各种规模的部署。

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。

CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。

PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

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。

XTTS-WebUI是一个强大的语音合成界面，利用先进的XTTS技术，支持无需安装的便携式版本，能够处理批量文件，维持翻译语音的原真性，并通过神经网络自动优化语音合成结果。此外，用户还可以自定义调整语音模型，实现无需深度学习背景即可操作的专业语音处理。

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。