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onnx2tf

ONNX文件转换工具,支持TensorFlow、TFLite和Keras格式

onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题,支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复,如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型,支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。

FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型,用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用,提供.NET Standard 2.0版本,可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换
GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别
PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。
gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图
GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具
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。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库,提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3,支持 GPU 和 TPU 的微调,并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架,安装方便,立即体验强大 NLP 功能。
ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包
GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型
ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装,帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据,支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员,都能借助其简单的 API 和多种学习率策略,快速实现高效模型部署,支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。
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。
EffectiveTensorflow - TensorFlow 2的深入讲解,包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等
GithubTensorFlow 2开源项目张量梯度下降神经网络自动微分
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。
Phi-3-mini-128k-instruct-onnx-tf - 多平台高性能运行的指令微调大语言模型优化版本
AI模型GithubHuggingfaceONNXONNXRuntimePhi-3开源项目模型模型优化
该项目提供Phi-3-mini-128k-instruct模型的ONNX优化版本,支持多种设备和平台高性能推理。模型适配CPU、GPU和移动设备,提供不同精度版本。经指令微调和安全优化,推理能力出色。项目配备ONNX Runtime Generate API,便于开发集成。与PyTorch相比,ONNX版本性能全面提升,FP16 CUDA版本最高提速5倍,INT4 CUDA版本最高提速9倍。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
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