tensorflow

Aim 💫 — 简易使用且功能强大的开源实验追踪器。

Tensorflow 机器学习 Cookbook 的代码

Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow 课程的所有教材

标准化的分布式生成式与预测式 AI 推理平台，支持在 Kubernetes 上进行多框架可扩展部署

MMdnn 是一组工具，协助用户在不同深度学习框架之间互操作，例如模型转换与可视化。支持 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch、Onnx 与 CoreML 之间的模型转换。

T81-558：Keras - Washington University in St. Louis 的深度神经网络应用。

ZenML：从管道到代理的一站式 AI 平台 https://zenml.io

在黑暗中学习视觉。CVPR 2018

高性能 TensorFlow 库，用于量化金融。

Core ML 工具包含 Core ML 模型转换、编辑和验证的支持工具。

设计或可视化神经网络架构的工具。

一个机器学习图像修复任务，能直觉地去除图像水印，效果与真实图像无法区分

Keras 模型用于从手绘网站模型生成 HTML 代码。实现了图像标题架构以处理绘制的源图像。

Danfo.js 是一个开源 JavaScript 库，提供高效、直观且易于使用的数据结构，用于操作与处理结构化数据

机器学习与代理式 AI 资源、实践与研究

带有预训练骨干的分割模型。Keras 与 TensorFlow Keras。

机器学习基础：线性代数、微积分、统计学与计算机科学

跨引擎深度学习框架（Java）

针对 NVIDIA Jetson 与 JetPack-L4T 的机器学习容器

TensorFlow 中的概率程序语言。深度生成模型、变分推理

使用 RNN 的手写合成 ✏️

TNN：由腾讯优图实验室和光影实验室开发的统一深度学习推理框架，适用于手机、桌面和服务器。TNN 以跨平台能力、高性能、模型压缩和代码裁剪等优秀特性著称。基于 ncnn 和 Rapidnet，TNN 进一步加强了对手机设备的支持和性能优化，并且

A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.

TFDS 是一套可直接使用于 TensorFlow、Jax 等的资料集集合

Tengine 是一个轻量、高效、模块化的推理引擎，适用于嵌入式装置

基于 AlphaZero 的干净实现，适用于任何框架的任何游戏 + 教学 + Othello/围棋/井字棋/四子棋 等

TensorFlow 中的概率推理与统计分析

高效 AI 主干网络，包括 GhostNet、TNT 与 MLP，由华为 Noah's Ark Lab 开发。

科学机器学习与物理知识驱动学习的函数库。

CNN-RNN 中文文本分类，基于 TensorFlow