ओपन सोर्स। नई संभावनाएँ।

Keras 3 एक मल्टी-बैकएंड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो उपयोगकर्ताओं को JAX, TensorFlow, PyTorch, या OpenVINO का उपयोग करके मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

कंप्यूटर विज़न के लिए एक व्यापक टूलकिट जो डेटा लोडिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और डेटासेट प्रबंधन के लिए मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है।

Cog मशीन लर्निंग मॉडल को प्रोडक्शन-रेडी Docker कंटेनरों में पैकेज करता है, CUDA संगतता को स्वचालित रूप से संभालता है और Python प्रकार परिभाषाओं से HTTP अनुमान API उत्पन्न करता है।

Sonnet डीपमाइंड द्वारा TensorFlow 2 पर निर्मित एक न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है। यह snt.Module अवधारणा के माध्यम से सरल, संयोजनीय अमूर्तताएँ प्रदान करता है, जो मशीन लर्निंग अनुसंधान के लिए कस्टम मॉड्यूल, क्रमबद्धता और वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है।

Frigate NVR IP कैमरों के लिए एक स्थानीय नेटवर्क वीडियो रिकॉर्डर है जिसमें OpenCV और TensorFlow पर आधारित रियल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन है। यह Home Assistant के साथ काम करता है।

Spleeter डीज़र रिसर्च द्वारा विकसित एक Python-आधारित संगीत स्रोत पृथक्करण लाइब्रेरी है, जो TensorFlow मॉडल का उपयोग करके ऑडियो को स्वर, ड्रम, बास आदि में विभाजित करती है।

TensorFlow मशीन लर्निंग के लिए एक एंड-टू-एंड ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म है, जो ML-संचालित एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने के लिए टूल और लाइब्रेरी का एक लचीला इकोसिस्टम प्रदान करता है।

einops एक लचीली टेंसर ऑपरेशन लाइब्रेरी है जो आइंस्टीन-शैली नोटेशन का उपयोग करके PyTorch, JAX, TensorFlow, NumPy और अन्य में पठनीय, विश्वसनीय कोड बनाती है।

AutoKeras एक ओपन-सोर्स AutoML लाइब्रेरी है जो Keras पर आधारित है और इमेज, टेक्स्ट तथा संरचित डेटा कार्यों के लिए डीप लर्निंग मॉडल खोज को स्वचालित करती है।