7 مستودعات
Creating tensors filled with fixed values or samples from standard distributions.
Distinct from Tensor Transformations: Focuses on the initialization/generation of tensors rather than transforming existing ones.
Explore 7 awesome GitHub repositories matching data & databases · Constant Tensor Generation. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a structured learning curriculum and technical reference for mastering deep learning with TensorFlow. It provides a comprehensive guide for building, training, and deploying neural networks, combining theoretical fundamentals with practical implementation examples. The repository distinguishes itself by covering the end-to-end machine learning workflow, from low-level tensor mathematics and linear algebra to the creation of complex model architectures. It includes specific guidance on developing data pipelines for diverse data types, such as images, text, and time-series seque
Generates multi-dimensional arrays using constants, ranges, and linear spacing.
Torch7 is a scientific computing environment and tensor computation library used for deep learning research and numerical analysis. It functions as a Lua-based framework for training neural networks and learning agents, providing a toolkit for implementing architectures and training through reinforcement learning algorithms. The project is distinguished by its tight integration with C, utilizing a binding layer to map high-level scripting to low-level C structures for direct memory access. It supports hardware-accelerated computation by offloading linear algebra and convolution operations to
Generates tensors filled with ones, zeros, or random numbers from standard statistical distributions.
This project is a comprehensive collection of educational examples and reference implementations for building vision and language models using PyTorch. It serves as a deep learning tutorial covering the end-to-end process of developing neural networks, from initial architecture definition to final production deployment. The repository provides detailed guides on implementing a wide range of domain-specific models, including convolutional neural networks for object detection and segmentation, as well as transformer and recurrent architectures for natural language processing. It emphasizes gene
Creates tensors filled with zeros, ones, or identity matrices for model initialization.
Flashlight هي مكتبة تعلم آلي مستقلة بلغة C++ ومكتبة موترات تستخدم لبناء وتدريب الشبكات العصبية. تعمل كإطار عمل شامل للشبكات العصبية ومحرك للتمايز التلقائي، مما يوفر الأدوات لبناء رسوم بيانية للحساب وحساب التدرجات عبر الانتشار العكسي. يعمل المشروع كإطار عمل للتدريب الموزع، حيث يستخدم عمليات (All-reduce) لمزامنة التدرجات والمعلمات عبر عقد حساب وأجهزة متعددة. يتميز بالتكامل العميق لمعالجة الموترات عالية الأداء، وقابلية التشغيل البيني لذاكرة الجهاز الأصلية، ونظام لمزامنة الأوزان عبر العمال الموزعين لتسريع تدريب النماذج واسعة النطاق. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من قدرات التعلم العميق، بما في ذلك تكوين الطبقات المعيارية لتصميم بنيات معقدة مثل الكتل المتبقية (Residual blocks) والخلايا المتكررة. يوفر أدوات واسعة النطاق لإدارة البيانات للاستيعاب والجلب المسبق، إلى جانب أنظمة التسلسل لحفظ حالات النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن مجموعة من أدوات المراقبة وقابلية المراقبة لتتبع مقاييس التدريب وقياس أخطاء التسلسل. تم تنفيذ المكتبة بلغة C++.
Generates tensors containing identity matrices, sequential ranges, and evenly-spaced values.
هذا المشروع هو تطبيق PyTorch لشبكة خصومية توليدية (GAN) مصممة لتوليف الصور عالية الدقة. يوفر نموذجاً لتوليف الصور ينتج صوراً واقعية من متجهات كامنة وظروف فئة متعلمة، مدعوماً بأداة إسقاط الفضاء الكامن للعثور على متجهات رقمية تمثل صوراً مستهدفة محددة. يتميز التطبيق بزيادة تمييزية تكيفية، وهي تقنية تدريب تستخدم لمنع الإفراط في التخصيص (overfitting) عند التدريب على مجموعات بيانات صور محدودة. كما يتضمن مجموعة تقييم للنموذج التوليدي توفر مقاييس كمية لقياس دقة وتنوع الصور المولدة. تغطي المكتبة مسارات عمل توليدية أوسع بما في ذلك مزج أنماط الصور، وإسقاط الصورة إلى الفضاء الكامن، وتدريب الشبكة التوليدية على مجموعات بيانات مخصصة. كما توفر أدوات لإعداد مجموعات بيانات الصور وتحويل أوزان الشبكة.
Implements the generation of a fixed constant tensor to initialize the image synthesis process.
ExecuTorch is a lightweight C++ runtime for deploying PyTorch models on mobile, embedded, and edge hardware. It provides an ahead-of-time compilation pipeline that exports, quantizes, and lowers model graphs into compact serialized programs, then executes them through a minimal runtime with hardware acceleration and on-device large language model inference capabilities. The project distinguishes itself through a hardware accelerator delegate system that partitions model subgraphs and offloads computation to specialized backends including NPUs, GPUs, and DSPs from Apple, Arm, Intel, MediaTek,
Generates tensors filled with zeros, ones, constant values, or random values for model input preparation.
xtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp
Implements the creation of tensors filled with fixed constant values.