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扩展TensorFlow功能的开源库

TensorFlow Addons是一个开源库,提供了不在核心TensorFlow中的新增功能,包括操作符、层、指标、损失和优化器等。尽管该项目计划在2024年5月结束维护,但它仍然在许多机器学习项目中扮演重要角色。推荐迁移到TensorFlow社区的其他库,如Keras, Keras-CV和Keras-NLP。更多信息请参阅TensorFlow Addons的GitHub页面。

recommenders-addons - 大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验
GPU加速GithubTensorFlow Recommenders Addons动态嵌入技术大规模训练开源项目推荐系统
TensorFlow Recommenders Addons通过引入动态嵌入技术,使TensorFlow更适合搜索、推荐和广告模型的训练,全面兼容TensorFlow优化器和CheckPoint功能,支持GPU上的训练和推理。项目增强了推荐系统性能,解决了哈希冲突问题,并提供多种动态嵌入存储选项(如cuckoohash_map和Redis)。支持TF serving和Triton Inference Server,以便在大规模环境中部署和评估复杂推荐模型。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台,拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发,提供Python和C++的API支持,适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装,包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
compression - 帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型的一套数据压缩工具
GithubTensorFlow Compression开源项目数据压缩机器学习模型
TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具,帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示,减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起,该库进入维护模式,适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程,基于Keras,旨在为用户提供易学且灵活的体验,能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x,并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南
GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习
本项目提供全面易懂的TensorFlow教程,每个教程均附源代码和详细文档,帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域,并提供虚拟环境安装指南,避免包冲突并支持环境定制。
tflearn - 深度学习库,简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库,基于TensorFlow构建,提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型,兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现,旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程,每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者,都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
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