nntrainer

设备端神经网络训练与个性化框架

NNtrainer 神经网络嵌入式设备机器学习个性化 Github 开源项目

NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法，提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化，高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程，而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时，能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。

Github

介绍相关项目

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩

GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整

NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。

ncnn - 移动端神经网络推理框架

Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

Trainer - 基于PyTorch的通用模型训练框架

GithubPyTorchTrainer多GPU训练实验日志开源项目模型训练

Trainer是一个基于PyTorch的开源模型训练框架，具有简洁的代码结构和灵活的优化控制。该框架支持自动优化、高级优化循环、批量大小查找、分布式训练和Accelerate集成。此外，Trainer提供回调功能、性能分析和多种实验日志记录选项，包括Tensorboard和ClearML等。这个框架适用于各类深度学习任务，能够简化训练流程并提升效率。

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。

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。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎

AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

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。

nnom - 适用于微控制器的神经网络库

GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能

NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。

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。

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