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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

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。

SemantiCodec-inference - 超低比特率音频编解码器优化潜在空间语义
GithubSemantiCodec低比特率开源项目神经网络语义空间音频编解码
SemantiCodec是一个开源的神经音频编解码器项目,提供0.31-1.40 kbps的超低比特率音频压缩。通过优化潜在空间的语义表示,实现高效的音频编码和解码。支持25-100每秒的灵活令牌率,兼容CPU、CUDA和MPS平台。项目提供简单的API接口,适用于需要高压缩率同时保持音质的应用场景。
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。
astc-encoder - ASTC纹理压缩和解压缩命令行工具
ASTCGithubOpenGLVulkan图像编码开源项目纹理压缩
astc-encoder是一款基于ASTC纹理压缩标准的命令行工具,支持低动态范围和高动态范围图像的压缩与解压缩。工具提供多种压缩质量预设,允许在压缩时间和质量间权衡。支持ASTC规范的全部配置文件和块大小,提供0.89至8位/像素的压缩比选择,适用于各种图像压缩需求。
Llama-2-13B-chat-GGUF - Llama 2聊天模型的量化压缩版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化
Llama 2 13B聊天模型的GGUF格式优化版本,采用2-bit到8-bit不等的量化方案,实现模型体积的大幅压缩。支持CPU和GPU环境下的高效推理,适配主流框架如llama.cpp、text-generation-webui等。通过不同量化级别的选择,可在推理性能与资源占用间实现灵活平衡。
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。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。
caesium-image-compressor - 多格式图像压缩工具 保留质量快速减小体积
Caesium Image CompressorGithub图片压缩多语言支持开源软件开源项目跨平台
Caesium Image Compressor是一个跨平台的开源图像压缩工具,支持JPG、PNG和WebP格式。它能在维持图像质量的前提下,有效减小文件大小。该软件适用于Windows、MacOS和Linux系统,为用户提供了便捷的图片处理方案。此外,Caesium还支持多语言界面,欢迎社区参与翻译工作。
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。
tfrecord - 允许在 python 中有效地读取和写入 tfrecord 文件
GithubPyTorchTFRecordReaderTFRecordWritertfrecord开源项目数据集
该库在Python中提供了高效读取和写入TFRecord文件的方法,并为PyTorch提供了可迭代的数据集读取器。支持无压缩和gzip压缩的TFRecord文件,通过创建索引文件可以避免多线程重复记录。用户还能使用transform函数进行特征后处理,如解码图像和归一化颜色范围。该库简化了多文件读取和顺序数据处理流程。
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。
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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。

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