Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #48 · 8 мар.

Всё начиналось с библиотеки six, что означает цифру 6 и является результатом умножения 2*3 (напомню что six это библиотека для написания кода одновременно совместимого для Python 2 и 3). Но как обычно всегда найдется тот, кому не всё понравится и он напишет свой вариант) В итоге получаем небольшой ряд "числовых" библиотек примерно для одного и того же https://pypi.org/project/six/ https://pypi.org/project/eight/ https://pypi.org/project/nine/ Выглядит забавно. Я решил проверить, есть ли другие библиотеки с числом в названии, хотя бы до 20. И вот что нашлось: https://pypi.org/project/one/ https://pypi.org/project/two/ https://pypi.org/project/three/ four - свободно https://pypi.org/project/five/ https://pypi.org/project/six/ https://pypi.org/project/seven/ https://pypi.org/project/eight/ https://pypi.org/project/nine/ ten - свободно https://pypi.org/project/eleven/ https://pypi.org/project/twelve/ thirteen - свободно fourteen - свободно fifteen - свободно https://pypi.org/project/sixteen/ seventeen - свободно nineteen - свободно twenty - свободно Назначения у этих проектов, конечно, разные. Есть и заброшенные и популярные. Но места еще есть 😊 Занимаем пока свободно! PS. Всех уделал Em Fresh со своей линейкой Python-альбомов😁 (жмакнуть show more) PPS. Всех читательниц моего канала поздравляю с праздником 🌼🥳💐 #offtop#libs#2to3

Hashtags

#offtop #libs #2to3

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #tfdeploy

当前筛选 #tfdeploy清除筛选

djangoproject

@djangoproject · Post #274 · 18.03.2017 г., 01:48

Најди слично Погледај

https://github.com/riga/tfdeploy Google's TensorFlow framework is taking off big-time now that it's at a full 1.0 release. One common question about it: How can I make use of the models I train in TensorFlow without using TensorFlow itself? #Tfdeploy is a partial answer to that question. It exports a trained TensorFlow model to "a simple #NumPy-based callable," meaning the model can be used in Python with Tfdeploy and the the NumPy math-and-stats library as the only dependencies. Most of the operations you can perform in TensorFlow can also be performed in Tfdeploy, and you can extend the behaviors of the library by way of standard Python metaphors (such as overloading a class). Now the bad news: Tfdeploy doesn't support GPU acceleration, if only because NumPy doesn't do that. Tfdeploy's creator suggests using the gNumPy project as a possible replacement. #Machine_learning

Hashtags

#tfdeploy #numpy #machine_learning