DeepCTR

简易模块化深度学习CTR模型库

DeepCTR CTR模型深度学习 TensorFlow 推荐系统 Github 开源项目

DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库，提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口，适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x，支持多种复杂模型的构建和预测。

caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架

Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能

Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息，请访问caffe2.ai。

RecStudio - 基于PyTorch的模块化推荐系统库支持多任务多模型

GithubPyTorchRecStudio开源项目推荐系统机器学习深度学习

RecStudio是一个基于PyTorch的模块化推荐系统库。它支持通用、序列、知识、特征和社交等多种推荐任务。该框架提供灵活的模型结构、统一的数据处理、GPU加速、简洁的模型分类和多种负采样方法。RecStudio为推荐系统研究和开发提供了高效便捷的工具。

DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计

DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理

DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。

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。

BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具

Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目

此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集，并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API，CUDA 11以及多GPU训练，推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。

Tensorflow-Project-Template - 结合了简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的 OOP 设计的简介深度学习项目模板

GithubOOP设计Tensorflow开源项目模板深度学习项目结构

一个设计简洁的深度学习项目模板，结合了简单性、良好的文件夹结构和优秀的OOP设计，帮助开发者更快地启动主要项目，专注于核心部分（如模型和训练）。模板封装了常见功能，使得开发者仅需更改核心内容即可轻松启动新的TensorFlow项目。主要组件包括模型、训练器、数据加载器和日志记录器，提供详细的使用示例和项目架构图。

frugally-deep - 在C++中运行Keras模型，无需依赖TensorFlow的小型的头文件库

C++GithubKerasTensorFlowfrugally-deep开源项目模型预测

frugally-deep是一个小型的头文件库，允许在C++中运行Keras模型进行预测而无需依赖TensorFlow。它依赖于FunctionalPlus、Eigen和json头文件库，支持复杂的模型拓扑，并显著减小二进制大小。项目特点包括支持多种层类型、节省RAM以及通过并行处理提高预测性能。frugally-deep在单核CPU上表现相对较快，适合内存敏感和需要快速部署的应用。

carefree-learn - 简化深度学习流程，支持PyTorch高效训练与推理

AI模型GithubMIT许可PyTorchdeep learning开源项目模块化

carefree-learn项目致力于简化深度学习流程，特别是基于PyTorch的训练与推理。采用模块优先、原生兼容的设计原则，支持AI模型推理，符合现代AI的发展趋势，并遵循MIT许可证。项目提供易于使用的接口和高性能模块，适合开发者与使用者。

contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具，适用于零样本学习

BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目

提供先进的上下文字话题模型工具，支持BERT等预训练语言模型，适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型，能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型，CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类，并附有详细教程和文档，帮助用户快速上手，提升话题建模效果。

keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集

GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉

keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库，兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件，支持跨框架迁移，并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。

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