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thinc

灵活轻量的深度学习库,支持多种主流框架

Thinc是一款轻量级深度学习库,提供简洁的函数式编程API,支持与PyTorch、TensorFlow、MXNet等框架的集成。用户可以通过Thinc构建、配置和部署自定义模型。Thinc支持类型检查、简洁的函数式模型定义、可扩展的后台系统,并兼容Python 3.6+,适用于Linux、macOS和Windows操作系统。

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。
einx - 跨框架张量运算统一接口库
Githubeinx开源项目张量操作深度学习符号表示法跨框架兼容
einx是一个Python库,为多个主流深度学习框架提供统一的张量操作接口。它采用类爱因斯坦符号系统表达基础张量操作的向量化,支持无缝集成现有代码。通过即时编译提升执行效率,einx不仅支持基础张量操作,还涵盖常见神经网络操作和可选的深度学习模块。
hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库
GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络
Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库,旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统,可通过pip或源码进行安装,并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
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。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库,适用于嵌入式系统和物联网设备
C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备
tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU,通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能,在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成,支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型,适合学习和构建神经网络应用。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
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。
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