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addons

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。

extensions - Firebase扩展库 快速集成功能 简化应用开发
Firebase ExtensionsFirebase控制台Github官方扩展开源项目扩展文档扩展源代码
Firebase Extensions是一个开源的官方扩展库,提供多种预构建功能。开发者通过安装配置即可将功能集成到项目中,无需编写复杂代码。该库包含扩展源码、使用说明和API文档,简化了应用开发流程。可通过Firebase控制台、产品页面或Extensions Marketplace浏览使用这些扩展。
stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度
CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习
提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记,涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1,实时更新课程进度,包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。
intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能
AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目
Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能,利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎,提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型(LLMs),如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等,支持多种量化方法(如FP32、BF16、INT8、INT4)。此外,自2.3.0版本起,还引入了模块级优化API,为定制模型优化提供了更多选项。
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。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
community - TensorFlow开发者社区资源与协作平台
GithubTensorFlow开发者社区开源项目特别兴趣小组设计文档项目治理
TensorFlow Developer Community是TensorFlow开源机器学习平台的开发者社区。该社区提供设计文档、特别兴趣小组(SIG)文档和项目运营流程。包含RFC流程、SIG资料和项目治理信息,为开发者提供全面资源和参与渠道。社区还维护了一个community repository,存储开发者社区使用的文档。通过此平台,开发者可获取最新TensorFlow社区资源,促进协作和知识交流。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
hub - 机器学习预训练模型分享与复用平台
GithubKaggle ModelsSavedModelTensorFlow Hub开源项目机器学习模型模型迁移
TensorFlow Hub是机器学习预训练模型的开源分享平台,现已迁移至Kaggle Models。平台提供SavedModel格式的TensorFlow 2模型和tensorflow_hub Python库,支持快速下载和重用模型。开发者可轻松获取预训练模型,加速机器学习项目开发。尽管迁移,tensorflow_hub库仍支持下载原有tfhub.dev模型。
AdalFlow - 打造和优化大语言模型任务流水线的轻量级、模块化应用库
AI库AdalFlowGithubLLM应用大语言模型开源项目模块化
AdalFlow是一个基于PyTorch设计模式的大语言模型(LLM)应用库,旨在帮助开发人员构建和优化任务流水线。这个库注重代码的可读性和模块化,能够灵活应对从聊天机器人到文本分类等不同的AI应用。AdalFlow支持用户根据自身的需求进行定制和迭代,提供一种清晰的流水线结构和基于组件的构建方式,使用户能够轻松理解和部署LLM工作流。
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