Project Icon

tensorflow-onnx

将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具

该工具支持将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式,支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统,支持Python 3.7至3.10,以及多种ONNX opset(从opset 14至opset 18)和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案,全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。

MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx - ONNX格式的零样本分类基础模型
GithubHugging FaceHuggingfaceONNX开源项目模型转换
该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式,旨在增强推理性能和部署灵活性,借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景,在零样本分类中,无需大量手动标注数据,便可实现有效的文本分类,适合各类语言处理任务。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库,用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型,提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API,用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成,为边缘AI开发提供了实用的工具。
tfjs - 支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库
APIGithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习模型转换
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库,专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型,包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台,满足不同项目的需求。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
CNTK - 深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK,微软的开源深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能,简化开发和训练流程,并完美支持ONNX,兼容多种AI框架。
tiny-tensorrt - 简洁易用的nvidia TensorRT封装库,支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型
CUDACUDNNGithubTensorRTonnx modeltiny-tensorrt开源项目
tiny-tensorrt是一个简洁易用的nvidia TensorRT封装库,支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型。依赖CUDA、CUDNN和TensorRT,兼容多个版本。项目已停止维护,建议使用TensorRT的Python API或trtexec/polygraphy工具。更多信息请参考项目Wiki。
llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示,支持多设备部署
GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化
此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示,无需torch或transformers,适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整,并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤,适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型,用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用,提供.NET Standard 2.0版本,可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
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
GithubPyTorchX2Paddle开源项目模型转换深度学习飞桨
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。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

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。

Project Cover

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。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

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。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号