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X2Paddle

飞桨生态下的模型转换工具,致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架

X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移,并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API,模型转换变得轻松,显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备,同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务,充分发挥飞桨生态系统的优势。

API2D - 多模型AI API集成平台 快速接入简化开发
AI工具API2DClaudeGPTOpenAIStableDiffusion
API2D是专业的AI API集成平台,支持OpenAI、Claude等多种AI模型。用户只需填写密钥即可使用,无需关心技术细节。平台提供云端增强功能,采用按量计费模式,价格合理。支持多种支付方式,为开发者和企业提供高效便捷的AI API接入解决方案。
pptx2md - PowerPoint转Markdown的高效开源转换工具
GithubMarkdown转换PPTX2MDPowerPoint开源项目文档格式转换自动化工具
pptx2md是一个开源的PowerPoint转Markdown工具,支持保留标题、列表、文本格式、图片和表格等元素。它提供自定义目录功能,可输出为Markdown、Tiddlywiki和Madoko等格式。该工具安装简便,命令行操作灵活,适用于学术写作、技术文档和演示内容转换。pptx2md还支持图片提取、特殊字符转义和演讲者注释等功能,为用户提供全面的PPT到Markdown的转换体验。
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台
TNN,腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架,提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用,并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。
PaddleSlim - 深度学习模型压缩工具库PaddleSlim:低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和结构搜索
GithubPaddleSlim剪枝开源项目模型压缩深度学习量化
PaddleSlim是一个深度学习模型压缩的工具库,提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等策略。支持自动化压缩,量化预测能加速2.5倍,模型体积减少3.9倍。提供YOLOv8自动化压缩示例,并优化了在Nvidia GPU和ARM设备上的性能。适用于视觉和自然语言处理任务。支持PaddlePaddle和PaddleLite多个版本,适合有模型压缩需求的开发者使用。
Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具
GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测
Labelme2YOLO是一个开源工具,用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换,能自动分割训练验证集,并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作,用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程,方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。
PaddlePaddle-DeepSpeech - 基于PaddlePaddle的开源中文语音识别系统
DeepSpeech2GithubPaddlePaddle开源项目深度学习端到端ASR语音识别
PaddlePaddle-DeepSpeech是一个基于PaddlePaddle框架的中文语音识别项目。该系统支持自定义数据集训练和多种数据增强方法,适用于多样化场景。项目提供预训练模型,兼容Windows和Linux平台,并支持Nvidia Jetson等开发板推理。系统集成了GUI界面、Web部署和长语音识别功能,为开发者提供完整的语音识别工具链。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
d2l-pytorch - MXNet代码转换为PyTorch实现的指南
Dive Into Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目深度学习线性神经网络
本项目基于《Dive Into Deep Learning》书籍,将MXNet代码转换为PyTorch实现。内容包括安装指南、线性神经网络、多层感知器、卷积神经网络、现代卷积网络、循环神经网络和注意力机制等章节。提供详细教程和示例代码,适合使用PyTorch进行深度学习的开发者。建议克隆仓库或使用nbviewer查看notebook文件。
Lumina-T2X - Lumina-T2X项目:多模态文本转换的流式扩散模型
GithubLumina-T2X多模态生成大型扩散变换器开源项目文本转换高分辨率图像生成
Lumina-T2X利用基于流的扩散变换器,实现文本向多种模态、分辨率和持续时间的转换,包括图像、音频和视频。其功能还包括高分辨率生成、多轮对话、深度图和分割图估计等。项目提供多语言提示和表情符号支持,适用于多种智能生成需求。访问项目页面了解更多详情和使用案例。
skyplane - 快速跨云平台数据传输工具
GithubSkyplane云存储数据传输多云支持开源项目高速传输
Skyplane是一款高效的云存储数据传输工具,支持主流云平台如AWS、Azure、IBM和GCP。通过并行传输、压缩和带宽分层技术,Skyplane实现了比传统方法快110倍、节省75%成本的数据传输。该工具适用于云内、跨云和本地到云的数据迁移场景,提供快速、经济、通用的数据传输解决方案。
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