Python and Deep Learning Projects AI Neural Style Transfer This project involves using convolutional neural networks to perform image style transfer. main.py: contains the main part of the code where a pre-trained VGG-19 model (using TensorFlow). creating-model: involves creating a neural network...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
这个Github上的开源项目在短短半年内已获得5.2k+star。 https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 8. LightSeq 正如它的名字一样,LightSeq是一款由字节跳动开发的支持BERT、GPT、Transformer等众多模型的超快推理引擎。 可以看到它的表现,比FasterTransformer还要Fast。 LightSeq支持的模型也是非常全面。 总之就是...
https://github.com/jina-ai/finetuner
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/zenml-io/zenml main main feature/response-sizes feature/zenml-codespace-image feature/dont-log-parent-image-digest-warning bugfix/stress-test-pipeline-with-tags-and-metadata ...
完整示例可从https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb 方法 展开表 attach 荒废的。 请改用该方法attach_configuration。
完整示例可从 https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-how-to-use-modulestep.ipynb 方法 展开表 create_node 从ModuleStep 步骤创建节点,并将其添加到指定的图形。 此方法不用于直接使用。 使用此步骤实例...
in your Scala SparkML model. Calling the inherited methodmakeDotnetFilewith autogenerate a Spark.NET class for you. Examples of ourgenerated SparkML classescan be found on GitHub, and keep your eyes open for more integrations between the SynapseML and Spark.NET ecosystem in the months to come...
在Python中使用的样子: 此项目在Github上已有5k+star。 https://github.com/mwouts/jupytext 3. Gradio 比Streamlit还轻量的UI设计库,Gradio让你轻松在浏览器中“玩转”你的模型,可以直接在浏览器中拖放图片,粘贴文字,录制声音,等等。 只要将launch函数中的参数设置为share=True,还能得到一个可分享的网址,拿到链...
mlflow run git@github.com:databricks/mlflow-example.git -P alpha=0.5 MLflow 会自动为项目设置正确的环境并运行它。 #03NNI 地址:_https://github.com/microsoft/nni_ 微软的 NNI(神经网络智能)是一个轻量级但功能强大的工具包,可帮助用户自动化特征工程,神经架构搜索,超参数调优和模型压缩,以进行深度学习。