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similarity

用于度量学习的库,支持自监督和对比学习

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。

DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练,提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化,包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能,为大规模推荐模型提供全面解决方案。
snowflake-arctic-embed-s - 开源语义搜索模型实现文本匹配分类与相似度分析
GithubHuggingfaceMTEB分类任务开源项目数据集机器学习模型模型评估
snowflake-arctic-embed-s是一个开源语义搜索模型,用于文本匹配、分类和相似度计算。模型通过MTEB基准测试评估,覆盖Amazon评论分类、问答检索和文本聚类等场景。支持多语言处理,适用于搜索引擎、推荐系统和文本分析等应用场景。
solo-learn - 使用自监督学习进行无监督视觉表征的方法与技巧
GithubPyTorch Lightningsolo-learn开源项目无监督自监督学习视觉表示学习
solo-learn库基于PyTorch Lightning,提供多种自监督方法用于无监督视觉表征学习。该库包含全面的训练技巧和多种数据处理、评估方式,以提高训练效果和可重复性。其主要特点有快速的数据处理、自定义模型检查点、线上和线下的K-NN评估。库内包含灵活的数据增强、可视化功能,并不断更新方法和改进教程,使模型训练和调试更加高效简便。
learning-to-learn - TensorFlow和Sonnet在深度学习中的训练和评估优化指南
GithubSonnetTensorFlow优化器开源项目训练评估
了解如何使用TensorFlow和Sonnet在MNIST和CIFAR10等数据集上进行模型训练和评估。本文详细说明了命令行参数,涵盖了训练和评估的步骤,并介绍了从简单二次函数到复杂卷积神经网络的不同问题解决方案。掌握这些方法,可以实现自定义优化器并提高模型性能。
sonnet - 基于TensorFlow的高灵活性机器学习模块库,支持自定义与分布式训练
DeepMindGithubSonnetTensorFlow 2开源项目机器学习神经网络
Sonnet是由DeepMind开发的TensorFlow 2扩展库,提供简单且可组合的抽象模型,核心概念为snt.Module,支持自定义和预定义模块。Sonnet不限制训练框架,适合监督、非监督和强化学习,并支持分布式训练和高级的TensorFlow功能。
yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库,通过提供多模态的深度学习模型和数据集,简化了机器学习的应用,尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能,但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax,以获得更好的支持和更新。
transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源
GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应
探索迁移学习的最新论文、理论综述、研究领域等。页面提供丰富教程和代码库,助力你从基础到高级应用的学习。适合各级读者深入理解迁移学习的关键技术及前沿动态。
LibFewShot - 优化少样本学习研究的开源项目
GithubLibFewShotMeta学习方法少样本学习度量学习方法开源项目非情景方法
LibFewShot是一款面向少样本学习研究的开源项目,支持多种经典和元学习方法。项目提供快速安装指南和详细教程,支持的数据集包括Caltech-UCSD Birds、Stanford Cars等,并提供下载多种预训练模型和配置文件。LibFewShot还鼓励代码贡献,遵循PEP 8编码风格。项目采用MIT许可证,仅限学术研究使用。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
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豆包MarsCode

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