netron

多格式神经网络和机器学习模型查看器

Netron 神经网络深度学习机器学习模型查看器 Github 开源项目

支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。

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介绍知识库相关项目

OneTrainer - 多功能稳定扩散训练平台

GithubOneTrainerStable Diffusion图像增强开源项目数据集工具训练方法

OneTrainer支持多种Stable Diffusion模型、训练方法和格式，提供全面的训练功能。其主要特色包括自动备份、图像增强、Tensorboard集成和多分辨率训练等。此外，还具备数据集和模型工具，便于自动化字幕生成和蒙版创建。OneTrainer兼具命令行和图形界面模式，支持通过详细文档和Discord社区进行交流和贡献。

wonnx - 基于Rust的多平台GPU加速ONNX推理工具

GPU加速GithubONNXRustWonnx开源项目推理运行时

Wonnx是一个完全用Rust编写的ONNX推理工具，支持Vulkan、Metal和DX12等多个平台，并通过WebGPU在浏览器中运行。用户可以通过命令行工具、Rust库、Python包和JavaScript模块操作和测试ONNX模型。Wonnx支持丰富的操作符，并持续进行性能优化和功能扩展，致力于为开发者提供高效灵活的深度学习模型推理工具。

espnet_onnx - 轻量级语音识别和合成库基于ONNX格式优化

GithubONNXespnet_onnx开源项目模型导出语音合成语音识别

espnet_onnx是一个将ESPnet模型导出为ONNX格式的实用库，支持语音识别和语音合成任务。该库提供简洁的API接口，便于模型导出和推理。通过ONNX Runtime实现高效的CPU和GPU计算，并支持流式语音识别。用户可从预训练或自定义模型中轻松导出，并进行优化和量化以提升性能。无需PyTorch依赖，适合轻量级部署。

fonnx - 跨平台加速Flutter应用的ONNX模型运行库

FONNXFlutterGithubONNX开源项目机器学习模型跨平台开发

FONNX是一个专为Flutter设计的跨平台ONNX模型运行库，支持在iOS、Android、Web等多个平台上原生执行机器学习模型。该库充分利用各平台的本地加速能力，如iOS的CoreML和Android的Neural Networks API，显著提升机器学习应用的性能。FONNX不仅支持直接使用Hugging Face的ONNX模型，还提供了将PyTorch、TensorFlow等格式模型转换为ONNX的便捷工具。

tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库

GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络

TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法，支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本，并包含详细教程和常见问题解答，方便用户快速入门。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

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。

nnstreamer - 为Gstreamer提供神经网络模型支持的插件套件

GithubGstreamerNNStreamer开源项目插件流媒体神经网络

NNStreamer 是一个为 Gstreamer 提供神经网络支持的插件套件。它使 Gstreamer 开发者可以轻松集成神经网络模型，而神经网络开发者可以高效地管理神经网络管道及其过滤器。NNStreamer 支持多种神经网络框架，如 TensorFlow 和 Caffe，允许在单一流管道实例中使用多个神经网络模型。它可以应用于智能媒体过滤和转换，并支持多种操作系统和硬件加速插件。NNStreamer 致力于提供优化的边缘 AI 解决方案。更多详情及使用案例，请访问官方网站。

tensorwatch - 数据科学和机器学习的实时可视化与调试工具

GithubJupyter NotebookMicrosoftTensorWatch开源项目数据可视化机器学习

TensorWatch是由微软研究院开发的调试和可视化工具，专为数据科学、深度学习和强化学习设计。它运行在Jupyter Notebook中，提供实时的机器学习训练可视化和分析功能。其灵活的架构允许创建自定义的可视化、界面和仪表板，并支持独特的Lazy Logging模式进行实时查询和流式数据处理。TensorWatch支持多种图表类型和并行流可视化，是一个易于使用且可扩展的调试平台。

NN-SVG - 高效自动生成神经网络架构图的工具

GithubNN-SVGSVG文件开源项目机器学习深度学习神经网络

NN-SVG是一款通过参数化方式创建神经网络架构图的工具，支持导出为SVG文件，适用于学术论文和网页。它能生成经典全连接神经网络、卷积神经网络和深度神经网络图形，使用D3和Three.js库，用户可自定义图形大小、颜色和布局。该工具旨在节省机器学习研究人员的时间，并可作为教学工具使用。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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