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frugally-deep

在C++中运行Keras模型，无需依赖TensorFlow的小型的头文件库

frugally-deepKerasC++TensorFlow模型预测Github开源项目

frugally-deep是一个小型的头文件库，允许在C++中运行Keras模型进行预测而无需依赖TensorFlow。它依赖于FunctionalPlus、Eigen和json头文件库，支持复杂的模型拓扑，并显著减小二进制大小。项目特点包括支持多种层类型、节省RAM以及通过并行处理提高预测性能。frugally-deep在单核CPU上表现相对较快，适合内存敏感和需要快速部署的应用。

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Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架，强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息，包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本，例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe，以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流，提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证，鼓励在研究中引用。
qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型
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DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
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