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TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习

TensorFlow深度学习社区示例课程材料TensorFlow文档Github开源项目

TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。

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介绍相关项目
GenerativeAIExamples - 生成式AI示例，快速部署和测试
GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目
NVIDIA提供的生成式AI示例，使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU，展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用，支持本地和远程推理，集成流行LLM编程框架，并附有详细开发文档。
Dive-into-DL-TensorFlow2.0 - TensorFlow 2.0 深度学习中文教程与代码实现
GithubTensorFlow2代码重构动手学深度学习开源项目机器学习深度学习
本项目将《动手学深度学习》一书中的MXNet代码改为TensorFlow 2.0实现，提供完整的中文学习资源，涵盖线性回归、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。适合对深度学习感兴趣的初学者，只需掌握基础数学和Python编程即可入门。
similarity - 用于度量学习的库，支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库，支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法，可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型，包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练，增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性，或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
azureai-samples - Azure AI官方示例代码库 涵盖多领域实践资源
AI应用Azure AIGithub开发者资源开源项目示例代码
azureai-samples是一个开源代码仓库，汇集了Azure AI各领域的官方示例和实践指南。仓库涵盖AI Studio、AI Search、AI Assistant等多个方向，提供端到端样例和常用开发任务代码。开发者可在本地环境中尝试Azure AI场景，快速掌握相关技术。该项目支持社区贡献，为AI开发提供全面的学习资源。
tutorials - Preferred.AI开源教程 深入AI技术实践
GithubPreferred.AI人工智能在线学习开源项目技术指南教程
Preferred.AI的Tutorials项目是一个开源教程集合，涵盖了AI领域的多个方面。这些教程从基础到高级，逐步讲解AI技术和工具的应用。项目旨在帮助学习者理解和实践AI算法及框架，适合各层次的AI爱好者和专业人士参考学习。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。
Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南
GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目
Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。
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。
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。
datasets - 公共数据集下载和准备的实用库
GithubMNISTTensorFlow Datasetstf.data.Dataset定制化开源项目性能
TensorFlow Datasets是一个公共数据集下载和准备的实用库，简化数据集加载与处理。通过其API，用户可以访问和使用多个预构建数据集，优化训练管道性能，并确保数据的确定性与可重复性。详情请参考官方教程、指南及API文档，支持在Colab笔记本中交互式操作。此工具适合快速集成数据集与进行机器学习模型训练的开发者。
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