Keras

7个月前发布 4,070 0 0

Python版本的TensorFlow深度学习API

收录时间:
2025-04-23

Python版本的TensorFlow深度学习API

数据统计

数据评估

Keras浏览人数已经达到4,070,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:Keras的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找Keras的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于Keras特别声明

本站智能信息网提供的Keras都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月23日 下午2:52收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。

相关导航

Infinigence 无问芯穹

Infinigence 无问芯穹

无问芯穹是什么Infinigence 无问芯穹是专门大模型应用开发者打造的企业级AI大模型服务平台,专注于AI 2.0时代的解决方案。构建大模型与多种芯片间的高效部署桥梁,推动AGI(通用人工智能)时代的基础设施建设。无问芯穹提供算力推理平台、AI基础设施解决方案以及端上智能一体化解决方案,支持超过20个主流模型和10余种计算卡,实现软硬件联合优化与统一部署。无问芯穹的主要功能智算云平台:提供从算力、模型到应用的一站式服务,包括全面的云管平台、强大的基础云产品、一站式AI开发平台、大模型开发平台、大模型应用开发平台以及行业大模型。国产化AI算力适配和性能优化:对十余种国产AI芯片全面适配,通过算法和编译优化,实现性能提升50%~200%,并实现多源异构国产AI芯片的统一调度和混合精度计算。Megrez-3B-Omni模型:全球首个端侧全模态理解开源模型,能处理图像、音频和文本三种模态数据,支持中文和英文语音输入,实现模态间的自由切换,并提供直观自然的交互体验。一站式AI平台(AIStudio):面向机器学习开发者,提供开发机、任务等功能的企业级开发平台,支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。算力推理平台:提供算力资源的异构纳管、运维和监控能力,以及丰富的算力运营体系。大模型服务平台(模型即服务,Model as a Service):提供数据处理、微调、推理等快速便捷的模型调用API,并集成模型与应用结合的最佳实践,提供专家支持与经验的工具化沉淀。异构芯片混合训练平台:全球首个支持单任务千卡规模异构芯片混合训练的平台,具备万卡扩展性,支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA六种异构芯片在内的大模型混合训练。“端模型+端软件+端IP”端上智能一体化解决方案:提供包括软件、IP在内的端上智能一体化解决方案,实现多种大模型算法在多元芯片上的高效、统一部署。无问芯穹的官网地址官网地址:cloud.infini-ai.com无问芯穹的应用场景个人助理:基于语音指令管理日程和提醒,提高生活和工作效率。智能家居控制:通过语音或图像识别技术控制家中的智能设备,如智能灯泡和智能锁。车载语音助手:在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话,提高驾驶安全。移动设备应用:在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能,增强用户体验。教育辅助:基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读,特别是对视障人士。AI模组与终端融合:通过“端侧算力+通信+API”功能的AI模组产品,将大模型能力带入到各种终端设备。
Google JAX:Google推出的用于变换数值函数的机器学习框架

Google JAX:Google推出的用于变换数值函数的机器学习框架

GoogleJAX是一个用于变换数值函数的机器学习框架,Google称其为为结合了修改版本的Autograd(通过函数微分自动获得梯度函数)和TensorFlow的XLA(加速线性代数)。该框架的设计尽可能遵循NumPy的结构和工作流程,并与TensorFlow和PyTorch等各种现有框架协同工作。JAX的主要功能是包括:grad:自动微分jit:编译vmap:自动矢量化pmap:SPMD编程
Gumloop

Gumloop

Gumloop是什么Gumloop是AI零代码工作流平台,通过简单的拖放界面使用户能够创建和部署 AI 驱动的工作流自动化,无需编写代码。核心优势在于易用性和强大的 AI 功能,适合非技术用户快速上手,设计和实施复杂的自动化流程。Gumloop 提供了预定义的自动化模板,支持与多个流行服务的连接,如 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等,支持用户自定义工作流程。Gumloop 提供了 Chrome 扩展程序,用于构建 AI 浏览器自动化。Gumloop的主要功能自动化构建:用户可以通过拖放和链接节点来创建强大的自动化流程,模块化组件被称为“flows”,使任何人能轻松构建和定制工作流。平台整合:Gumloop 提供与 Twitter、AWS、GitHub、Outlook、Google 等流行服务的广泛整合,实现跨平台的全面自动化。可扩展的基础设施:用户缺乏技术背景,也能大规模运行工作流。Gumloop 设计了高效的处理能力,能处理大量工作负载。团队协作:用户可以在统一的工作空间内与团队成员共享和共同建立工作流,增强生产力和合作能力。安全性和可扩展性:Gumloop 专注于安全性和可扩展性,提供 SOC 2 和 GDPR 合规性、数据加密和细粒度访问控制等功能。自动化模板:提供预定义的自动化模板,帮助用户快速开始,适用于多种业务场景。AI 数据提取器:内置的 AI 数据提取器可以从各种内容中提取所需数据,如文本、网页、电子邮件等。测试和运行:用户可以在 Gumloop 提供的沙箱中测试工作流程,在满意后部署。Gumloop的产品官网产品官网:gumloop.com如何使用Gumloop创建账户:访问 Gumloop 官方网站注册账户。探索模板:查看预构建的自动化模板,模板涵盖了销售、CRM、网页抓取、软件开发等多个领域。阅读文档:通过官方文档了解如何使用平台,包括快速入门指南和深入教程。构建工作流程:使用直观的拖放界面创建自定义工作流程,可以添加和连接多个自动化组件。测试和运行:在 Gumloop 提供的沙箱环境中测试您的工作流程,满意后可以共享或部署。Gumloop的应用场景客户服务自动化:使用 Gumloop 创建智能客服机器人,自动处理常见查询,分类和路由客户请求。营销自动化:通过个性化内容推荐,自动化社交媒体发布和互动,以及数据分析和报告生成,来提升营销效率。财务流程自动化:自动化发票处理、报销审核,智能异常检测和风险评估。人力资源管理:使用 Gumloop 进行简历筛选、候选人匹配、员工绩效分析和预测。供应链优化:进行需求预测、库存管理和物流路线优化。
MLX

MLX

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似。可组合的函数转换:MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。惰性计算:MLX 中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。动态图构建:MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。多设备:可以在任何支持的设备(CPU 和 GPU)上运行。统一内存:MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,无需移动数据。

暂无评论

none
暂无评论...