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dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理，且提供最新研究成果和代码，是开发者和研究者的理想学习资源。

项目详细介绍了如何将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境，包括模型转换、API集成、服务器运作及跨框架策略。这一资源库提供实际细节和案例，帮助开发者全面了解部署流程，并通过Flask、C++、Go等多种技术实现模型应用。

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程，强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例，助力用户精通深度学习技术，同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。

KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。

Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法，用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理，保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型，并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合，支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具，基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务，包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新，并提供RESTful API和native API，适用于敏捷开发和移动应用。

项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn)，使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割，cv2进行边缘检测和车牌区域矫正，再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明，系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色，甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80，以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。

该项目展示了如何使用TensorFlow在Android平台上为MNIST数据集创建手写数字识别模型。用户无需自行构建库，可以直接通过Maven获取所需资源。项目提供了详细的模型训练步骤、资源链接及贡献指南，适合对机器学习和Android开发有兴趣的用户。

DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架，专为序列标注（如命名实体识别、信息提取）和文本分类（如评论分类）优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型，支持处理富文本格式和多种现代NLP架构，旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准，并支持多GPU训练和推理。

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。

TonY框架支持在Apache Hadoop上运行深度学习任务，兼容TensorFlow、PyTorch、MXNet和Horovod。支持分布式或单节点训练，提供灵活可靠的机器学习任务执行方式，适用于Hadoop 2.6.0及以上版本，并支持GPU隔离。项目通过Gradle构建，可通过虚拟环境或Docker容器启动深度学习作业。详细配置和使用案例请参阅官方文档和示例。

Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库，支持生成高质量的合成数据，适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型，并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法，包括配置、模型训练和数据生成，并提供多个示例和教程，帮助用户快速上手。

Larq是一个开源深度学习库，专为训练极低精度的神经网络（如二值化神经网络）而设计。它基于tf.keras接口，支持量化层和量化器，有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq，用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外，该库还提供多个平台的优化推理引擎，特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。

该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。

本页面介绍在Windows、Linux和macOS平台上运行TensorFlow C API的步骤和示例，包括Tensor的创建、分配、图的加载和会话运行。用户还可以发现构建示例及相关链接，以轻松获取和链接TensorFlow库。

PoseFix是一个模块化设计的人体姿态优化工具，通过精炼现有的姿态估计结果来提升精度。此项目提供了完整的TensorFlow实现，兼容多个公开的2D多人物姿态数据集，如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。用户只需使用简单的.json文件即可改进姿态估计结果。该工具具有灵活性和易于集成的特点，适用于各种姿态估计方法，应用前景广阔。

介绍如何在Jetson Nano上安装和配置Ubuntu 20.04操作系统，预装OpenCV、TensorFlow和Pytorch等核心深度学习工具。包括更新日志、安装步骤和下载链接，适合在Jetson Nano上运行AI模型的开发者。

这是一款易于下载和实用的1D、2D和3D正弦位置编码工具，适用于PyTorch和TensorFlow。支持处理(batchsize, x, ch)、(batchsize, x, y, ch)和(batchsize, x, y, z, ch)形式的张量，并在ch维度进行编码。该工具扩展了一维位置编码至多维，提供了详细的安装和使用指南，并在6.0.1版本后优化了代码导入方式。

本教程使用Keras库构建深度神经网络，用于超声图像神经分割，特别适用于Kaggle竞赛。从数据预处理、模型定义、训练到提交文件生成，教程提供了详尽的步骤说明。实验表明该方法在测试图像中取得约0.57的得分，为后续优化提供了出发点。

modelvshuman是一个用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱。支持测试包括PyTorch和TensorFlow在内的多种模型，覆盖17个人类比较数据集。项目提供安装指南、示例代码、模型库和数据集加载方式，帮助快速入门并进行自定义模型评估。详细信息请访问项目主页。

该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库，兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活，提供训练、测试和可视化功能，并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。

Merlin Dataloader 提供适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器，大幅提升推荐模型的训练速度。优势包括速度提升超10倍、支持大于内存的数据集、每个周期的数据随机化及分布式训练。这些特点使其成为高效训练推荐模型的理想工具。

QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。

Edward2是一个简洁易用的概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断。项目包括核心库代码、示例和前沿研究，同时支持TensorFlow、JAX和NumPy后端。用户可将随机变量与TensorFlow操作结合，开展如贝叶斯逻辑回归等任务。此外，Edward2支持模型计算操作追踪及程序转换，满足各种训练和测试需求。

Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow，提供分布式训练、超参数调优和资源管理，降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面，用户能够轻松构建和管理模型，支持本地和云端部署，包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手，通过用户指南、社区支持和贡献者指南，确保完整平台功能的利用。

TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。

Talos通过自动化超参数实验和模型评估，提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程，无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验，适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统，并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统，非常适合研究者和数据科学家使用。

onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题，支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复，如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型，支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。

🤗 Exporters工具包旨在简化将Transformer模型转换为Core ML格式的过程，避免手动编写转换脚本。它与Hugging Face Transformers库紧密集成，并提供无代码转换体验，支持BERT和GPT-2等多种模型架构。工具包可在Linux和macOS平台上运行，利用coremltools实现从PyTorch或TensorFlow到Core ML的转换，并通过Hugging Face Hub进行模型管理，提升模型转换和部署的便捷性及灵活性。

SageMaker Python SDK是一个开源库，用于在Amazon SageMaker上训练和部署机器学习模型。支持包括Apache MXNet和TensorFlow在内的主流深度学习框架，并优化了适用于SageMaker和GPU训练的Amazon算法。还支持用户使用自定义的Docker容器进行模型的训练和托管。提供详细的文档和API参考指南，介绍如何安装、使用和配置该SDK。兼容操作系统包括Unix/Linux和Mac，并支持Python 3.8到3.11版本。

该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。