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TensorFlow-Unreal

用于TensorFlow的虚幻引擎插件

TensorFlow-Unreal插件允许在Unreal项目中训练和实现先进的机器学习算法。该插件提供C++、Blueprint和Python脚本,简化TensorFlow操作的集成。依赖于UnrealEnginePython和SocketIO Client插件,支持自动安装依赖项。当前仅支持Windows平台,未来版本将增加更多开发环境和原生支持。安装过程简单,并提供详细的Python和Blueprint API,帮助开发者快速上手并实现定制功能。

YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法,支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理,适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备,并附有详细的文档和脚本,便于操作,提升深度学习应用性能。
TensorFlow-2.x-Tutorials - 详解TensorFlow 2.0教程,掌握深度学习模型与应用
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络视频教程
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。
t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用
Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目
本课程结合先进训练技术和神经网络架构,使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、生成对抗网络(GAN)和强化学习,应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理(NLP)和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras,课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python,但需具备基本编程知识。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具,兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统,通过硬件加速和图优化实现最佳性能,显著提升模型推理和训练速度,尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
hello_tf_c_api - 跨平台运行TensorFlow C API的方法与示例
C APIGithubLinuxTensorFlowWindowsmacOS开源项目
本页面介绍在Windows、Linux和macOS平台上运行TensorFlow C API的步骤和示例,包括Tensor的创建、分配、图的加载和会话运行。用户还可以发现构建示例及相关链接,以轻松获取和链接TensorFlow库。
EigenGAN-Tensorflow - 层级特征分解的生成对抗网络框架
EigenGANGithub人脸生成图像属性编辑开源项目无监督学习生成对抗网络
EigenGAN-Tensorflow是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络框架,采用层级特征分解方法。该项目提供CelebA和Anime数据集的训练测试代码,可生成和操控高质量人脸与动漫图像。通过特征分解实现图像属性的无监督学习和精确控制,支持多GPU训练,并提供预训练模型。此开源项目为GAN研究和开发提供了实用工具。
natml-unity - 跨平台Unity机器学习集成工具
GithubNatML HubUnity开源项目性能优化机器学习跨平台
NatML是一款为Unity开发者设计的机器学习集成工具,支持多种ML模型格式和跨平台部署。它通过硬件加速提供高性能,并通过NatML Hub简化预训练模型的发现和使用。NatML允许开发者以少量代码实现复杂的机器学习功能,无需深厚的ML背景。该工具简化了Unity项目中机器学习的应用流程,提高了开发效率。
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