- 授权协议: ISC
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://tenso.rs/
- 软件文档: https://tenso.rs/demos/fast-neural-style/
软件介绍
TensorFire 是基于 WebGL 的,运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时,不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。
与之前某些浏览器内的神经网络框架相比,TensorFire 有着近百倍的速度提升,甚至于能够与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。
TensorFire 主要由两部分组成:底层基于 GLSL 的能够高效编写操作四维张量的并行 WebGLS 着色器的编程语言,以及上层的用于导入 Keras 与 TensorFlow 训练好的模型的接口。TensorFire 能够运行在任何的,无论是否支持 CUDA 的 GPU 上;这就意味着,譬如最新的 2016 Retina MacBook Pro 这样的使用 AMD 显卡的机器,也能顺畅地运行 TensorFire。
TensorFire 能够帮助开发者构建不需要用户本地安装的智能应用,并且不同于传统的收集用户数据以统一训练的模式,直接将模型下发到用户端能够保障用户隐私。TensorFire 官方正在着手提供多个范例,譬如复杂的 ResNet-152 网络、著名的基于 RNN 的文本生产与图片着色、基于 SqueeseNet 的物体识别与分类等等。
开发者也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性能计算,譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。
简介来自:前端之巅
Introduction to Programming in Java
Robert Sedgewick、Kevin Wayne / Addison-Wesley / 2007-7-27 / USD 89.00
By emphasizing the application of computer programming not only in success stories in the software industry but also in familiar scenarios in physical and biological science, engineering, and appli......一起来看看 《Introduction to Programming in Java》 这本书的介绍吧!
