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由 TensorFlow SIG-IO 维护的数据集、流式处理和文件系统扩展

TensorFlow I/O 扩展了 TensorFlow 的数据处理功能,支持多种文件系统和格式,简化数据集访问。通过 tensorflow-io,可直接使用 HTTP/HTTPS 读取和处理数据,无需下载或存储。此外,该项目支持 Docker 镜像和 R 包,兼容最新的 TensorFlow 版本,并集成多种系统和云服务。详细信息和使用示例请参考官方文档。

sionna - 基于TensorFlow的开源通信系统仿真库推动物理层创新
GithubSionnaTensorFlow开源库开源项目深度学习通信系统
Sionna是一个开源Python库,利用TensorFlow进行数字通信系统的链路级仿真。该项目为物理层研究提供了实用工具,支持GPU加速,并配有多种示例和教程。研究人员和工程师可以通过pip或Docker安装使用。Sionna致力于提升性能和用户体验,为通信系统的开发和优化创造了便利条件。
awesome-kubeflow - Kubeflow开源生态系统 云原生机器学习工作流平台
GithubKubeflowKubernetesMLOps云原生开源项目机器学习工作流
Awesome-kubeflow收录了Kubeflow相关的优质项目和资源。作为CNCF孵化项目,Kubeflow致力于简化Kubernetes上的机器学习工作流部署。该列表涵盖Kubeflow核心组件、生态系统项目、书籍、博客和视频等全方位资源,适合开发者和数据科学家了解Kubeflow并应用于MLOps实践。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
tfjs-examples - TensorFlow.js机器学习示例集 涵盖浏览器和Node.js应用
GithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习浏览器深度学习
tfjs-examples是一个包含多种TensorFlow.js机器学习示例的项目。涵盖图像分类、文本生成、强化学习等领域,展示了TensorFlow.js在浏览器和Node.js环境中的应用。示例包括模型训练和推理部署,为开发者提供了实用的学习资源和参考案例。
darkflow - 实时物体检测与分类工具,支持多种YOLO模型
GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型
Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目,兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件,适合跨平台应用。
DIGITS - 深度学习模型训练的专用Web应用工具
DIGITSGPU训练GithubNVIDIAtensorflow开源项目深度学习
DIGITS是一个支持Caffe、Torch和Tensorflow框架的深度学习模型训练Web应用,提供详尽的用户文档和实用案例,支持Ubuntu 14.04和16.04操作系统,专为研究人员和开发者设计。
irods - 开源数据管理软件实现存储虚拟化和工作流自动化
GithubiRODS开源项目数据发现数据工作流数据管理软件数据虚拟化
iRODS是一款开源数据管理软件,广泛应用于研究、商业和政府组织。通过数据存储资源虚拟化,iRODS使用户能够控制数据,不受存储位置和设备限制。该软件提供数据虚拟化、数据发现、工作流自动化和安全协作等核心功能,支持插件扩展,并配备完善的测试、文档和支持服务。作为拥有25年历史的项目,iRODS在数据管理领域占据重要地位。
training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型
GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习
OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
kfp-tekton - Kubeflow Pipelines与Tekton集成的开源机器学习工作流平台
CI/CDGithubKubeflow PipelinesKubernetesTekton开源项目机器学习工作流
kfp-tekton是一个将Kubeflow Pipelines与Tekton后端集成的开源项目。它允许用户使用Kubeflow Pipelines DSL创建管道,并将其编译为Tekton YAML。该项目提供SDK编译器、API服务和用户界面,支持端到端的机器学习工作流程,包括日志记录和工件跟踪。基于Kubeflow Pipelines和Tekton的最新版本,kfp-tekton为机器学习从业者提供了一个可扩展且可移植的管道解决方案。
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