深度学习框架资源大全：工具、网站、APP及开源项目推荐
MegEngine入门学习资料汇总 - 快速、可拓展、易于使用的深度学习框架
MegEngine是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的深度学习框架。本文汇总了MegEngine的入门学习资料,包括官方文档、教程、示例代码等,帮助初学者快速上手这个强大的深度学习工具。
MONAI入门学习资料汇总 - 医学影像AI开源框架
MONAI是一个基于PyTorch的医学影像深度学习开源框架,提供了医学影像处理、模型训练和部署的全流程解决方案。本文汇总了MONAI的入门学习资料,帮助读者快速了解和上手这个强大的医学AI工具。
OneFlow学习资料汇总 - 用户友好、可扩展且高效的深度学习框架
本文汇总了OneFlow深度学习框架的各种学习资源,包括官方文档、教程、模型库等,帮助读者快速入门并掌握OneFlow的使用。
Server入门学习资料 - 优化的云和边缘推理解决方案
Triton Inference Server是一个由NVIDIA开发的高性能推理服务器,提供了优化的云端和边缘推理解决方案。本文汇总了Triton Inference Server的学习资源,帮助读者快速入门和深入了解这个强大的推理服务工具。
MNN学习资料汇总 - 阿里巴巴开源的高效轻量级深度学习推理引擎
本文汇总了MNN项目的各类学习资源,包括官方文档、代码仓库、教程等,帮助开发者快速上手这个高性能的深度学习推理框架。
Keras学习资料汇总 - 深度学习人性化框架
Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级API,支持多种深度学习框架作为后端。本文汇总了Keras的学习资源,帮助读者快速入门并掌握这个强大的深度学习工具。
HBox学习资料汇总 - 大数据和人工智能的便捷高效调度平台
HBox是一个结合大数据和人工智能的便捷高效调度平台,支持多种机器学习和深度学习框架,可在Hadoop Yarn上运行,具有良好的扩展性和兼容性。
Caffe2 入门学习资料汇总 - 轻量级深度学习框架
Caffe2是一个轻量级、模块化、可扩展的深度学习框架。本文汇总了Caffe2的相关学习资源,帮助读者快速入门和掌握这一深度学习工具。
DeepRec:高性能推荐系统深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的开源高性能推荐系统深度学习框架,专为大规模分布式训练和服务而设计,在阿里巴巴等公司的核心业务中得到了广泛应用。
GeoTorchAI：一个强大的时空深度学习框架
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的时空深度学习框架，为栅格影像数据集和非影像时空数据集的深度学习应用提供了高效便捷的实现方案。它在卫星图像分类、分割以及交通流量预测、天气预报等多个领域具有广泛应用前景。
TIM-VX：高效的神经网络加速器接口模块
TIM-VX是VeriSilicon公司开发的软件集成模块,旨在方便在VeriSilicon ML加速器上部署神经网络。它作为Android NN、TensorFlow Lite、MLIR、TVM等运行时框架的后端绑定,为AI应用提供高效的硬件加速支持。
LBANN: 利物莫尔大型人工神经网络工具包
LBANN是一个开源的、以高性能计算为中心的深度学习训练框架,专为组合多层次并行性而优化。它支持最先进的训练算法,能够利用紧密耦合的加速器、低延迟高带宽网络和高带宽并行文件系统。
XNNPACK: 高效的神经网络推理库
XNNPACK是Google开发的一个高度优化的神经网络推理库,专为移动设备、服务器和Web平台提供高效的浮点神经网络推理运算。
HybridBackend：高性能广深推荐系统训练框架
HybridBackend是一个专为异构集群设计的高性能框架，用于训练广度与深度结合的推荐系统模型。本文深入介绍了HybridBackend的特性、优势及应用场景，为推荐系统开发者提供了宝贵的技术参考。
PyTorch Connectomics: 先进的神经元连接组学分割工具箱
PyTorch Connectomics是一个基于PyTorch的开源深度学习框架,专门用于电子显微镜connectomics图像的语义分割和实例分割。它提供了多种先进的分割算法和工具,旨在加速神经元连接组的重建过程。
GaNDLF:一个通用的深度学习框架,助力医学图像分析
GaNDLF是一个基于PyTorch的开源深度学习框架,专门用于医学图像的分割、回归和分类任务。它提供了丰富的功能和灵活的配置选项,可以帮助研究人员和开发者快速构建和训练医学图像分析模型,而无需编写大量代码。
tinygrad：一个简单而强大的神经网络框架
tinygrad是一个轻量级但功能强大的深度学习框架,旨在成为添加新加速器最简单的框架。它支持推理和训练,并具有极简的设计理念。虽然仍处于alpha阶段,但tinygrad已获得资金支持,未来有望成为一个成熟的深度学习平台。
MindCV: 基于MindSpore的计算机视觉工具箱
MindCV是一个开源的计算机视觉研究和开发工具箱,基于MindSpore深度学习框架开发。它集成了一系列经典和最先进的视觉模型,如ResNet和SwinTransformer,以及它们的预训练权重和训练策略。
KTransformers: 灵活高效的大语言模型推理优化框架
KTransformers是一个专为优化大语言模型推理而设计的灵活框架,通过先进的内核优化和异构计算策略,实现了在有限资源下高效运行大模型的目标。本文详细介绍了KTransformers的核心特性、使用方法及其在各类场景中的应用。
DLPack: 开放式内存张量结构标准
DLPack是一种用于在深度学习框架之间共享张量的开放式内存张量结构标准,旨在促进不同框架间的互操作性和资源共享。本文深入介绍了DLPack的设计理念、主要特性及其在深度学习生态系统中的重要作用。
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