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APACHE MXNET

APACHE MXNET：
一个灵活高效的深度学习库

一个真正开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。

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更多

  • Lightning AI

    用于训练和部署 AI 模型的快速且最小的库

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  • LangChain

    🦜️🔗朗链 LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。我们相信，最强大和差异化的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，而且还会： 数据感知：将语言模型连接到其他数据源 Be agentic：允许语言模型与其环境交互 因此，LangChain 框架的设计目标是支持这些类型的应用程序。 LangChain 框架提供了两个主要的价值支柱： 组件：LangChain 为使用语言…

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  • NLTK

    自然语言工具包 NLTK 是构建 Python 程序以处理人类语言数据的领先平台。它为超过 50 个语料库和词汇资源（如 WordNet）提供易于使用的界面，以及一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库，工业级 NLP 库的包装器，和一个活跃的讨论论坛。 得益于介绍编程基础知识以及计算语言学主题的实践指南，以及全面的 API 文档，NLTK 适用于语言学家、工程师、学生、教…

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  • JAX

    JAX：高性能数组计算 JAX 是Autograd和XLA，汇集在一起​​用于高性能数值计算。 熟悉的API JAX 提供了一个熟悉的 NumPy 风格的 API，以方便研究人员和工程师采用。 转换 JAX 包括用于编译、批处理、自动微分和并行化的可组合函数转换。 到处跑 相同的代码在多个后端执行，包括 CPU、GPU 和 TPU  

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  • Deeplearning4j

    Deeplearning4j 套件概述 Deeplearning4j 核心概念简介。 Eclipse DeepLearning4J Eclipse Deeplearning4j 是一套用于在 JVM 上运行深度学习的工具。它是唯一允许您从 Java 训练模型，同时通过我们的 cpython 绑定、模型导入支持和其他运行时（如 tensorflow-java 和 onnxruntime）的互操作混合…

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  • NumPy

    几乎所有从事 Python 工作的科学家都利用了 NumPy 的强大功能。 NumPy 将 C 和 Fortran 等语言的计算能力带到了 Python，一种更容易学习和使用的语言。这种强大带来了简单性：NumPy 中的解决方案通常清晰而优雅。

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  • Caffe

    咖啡 Caffe 是一个深度学习框架，在构建时考虑到了表达、速度和模块化。它由 Berkeley AI Research ( BAIR ) 和社区贡献者 开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间创建了该项目。Caffe 在BSD 2-Clause 许可证下发布。 查看我们的网络图像分类演示！ 为什么选择咖啡？ 富有表现力的架构鼓励应用和创新。模型和优化由配置定义，无需硬编…

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  • Keras AI

    “Keras 是 YouTube Discovery 新建模基础架构的关键构建块之一。它为 YouTube 推荐的主要表面上的 8 个团队带来了清晰、一致的 API 和表达建模想法的通用方式。” Maciej Kula 高级软件工程师 - Google “Keras 极大地简化了 Waymo 的 ML 从业者的开发工作流程，具有显着简化的 API、标准化的接口和行为、易于共享的模型构建组件以及高度…

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  • Scikit-learn

    scikit学习 Python 中的机器学习 用于预测数据分析的简单高效的工具 每个人都可以访问，并且可以在各种情况下重复使用 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建 开源，可商用 - BSD 许可证

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  • 飞桨PaddlePaddle

    源于产业实践的开源深度学习平台 飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单

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  • PyTorch

    框架 PyTorch 通过用户友好的前端、分布式培训以及工具和库生态系统实现快速、灵活的实验和高效的生产。

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  • TensorFlow

    使用 TensorFlow 创建生产级机器学习模型 使用预训练模型或训练自己的模型 查找适合任何技能水平的机器学习解决方案 从研究到生产

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0 条回复 A文章作者 M管理员
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