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TensorFlow构建过程优化社区项目

TensorFlowSIG Build社区构建Docker镜像多平台支持Github开源项目

TensorFlow SIG Build是一个优化TensorFlow构建过程的开源社区项目。它提供丰富的资源、指南和工具，包括Docker镜像、语言绑定和多平台支持。该项目汇集了社区贡献的构建方案，涵盖了官方未支持的平台。TensorFlow SIG Build致力于拓展TensorFlow的应用范围，为开发者提供更多选择和创新空间。

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介绍相关项目
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包，包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷，帮助快速评估项目准备度，进行数据分析和构建模型原型，适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
BuildPrompt - AI驱动的文档分析与数据洞察平台
AI分析工具AI工具BuildPrompt工作流自动化数据提取智能提示
BuildPrompt为企业提供AI驱动的文档分析和数据洞察解决方案。该平台支持50多种语言，具备快速文档内容分析、智能查询和多模态视觉分析能力。通过安全处理复杂数据集，BuildPrompt帮助企业提取关键信息、实现工作流自动化，并优化AI性能。平台注重数据隐私和合规性，适用于多个行业，为用户提供便捷的数据探索和洞察获取方式。
conan-docker-tools - 多版本GCC和Clang编译器的Docker镜像环境
Conan Docker ToolsDocker镜像Github容器化开源项目持续集成编译器版本
conan-docker-tools提供多个GCC和Clang编译器版本的预配置Docker镜像，适用于开源库打包。项目分为传统和现代两类镜像，支持x64架构，存储于Docker Hub的conanio组织。这些镜像可直接用于项目或与conan-package-tools集成，简化了开发环境配置，有助于提高跨平台开发效率。
docker-android - 优化 React Native Android 开发的 Docker 镜像
AndroidDockerGithubReact Native容器化开源项目持续集成
docker-android 项目提供了专为 React Native Android 开发优化的 Docker 镜像。该镜像简化了环境配置过程，提升了开发效率，并支持持续集成。这个项目起源于 React Native 社区的一项提案，目标是实现开发环境的标准化。开发者可以在 Docker Hub 上获取官方镜像，便于集成到现有工作流程中。这个项目为开发高质量的 React Native Android 应用提供了有力支持。
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。
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。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。
lifecycle - Cloud Native Buildpacks 规范的标准实现工具
API支持Cloud Native BuildpacksGithubLifecycle容器化开源项目
Lifecycle 是 Cloud Native Buildpacks 规范的标准实现工具，支持多版本平台和构建包 API。它提供构建、运行和重构基础镜像的功能，包含分析器、检测器等多个组件。这些组件可独立使用，也可通过创建器统一执行。Lifecycle 旨在简化云原生应用的构建和部署流程，为开发者提供标准化的应用打包解决方案。
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库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。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。
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