Implementation of pix2pixHD with Oneflow framework.
This work is based on two repo: pix2pixHD and CelebAMask-HQ.
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/pix2pix-hd.git
"天枢人工智能开源平台"（简称："天枢平台"）是由之江实验室牵头，联合北京一流科技等共同打造的具有自主知识产权的人工智能开源平台。整个平台由一站式AI模型开发平台、高性能深度学习框架和模型炼知框架三大子系统组成。 其中， "一站式AI模型开发平台"面向AI模型生产的生命周期，提供了包括数据处理、模型开发、模型训练和模型管理等功能，方便用户一站式构建AI算法。
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe.git
这个资源库提供了OneFlow深度学习的基准例子，用于CV、CTR和NLP，更多的模型正在进行中，准备好后将在这里提供。
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/OneFlow-Benchmark.git
使用 OneFlow 构建的模型和示例。
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/models.git
使用 Oneflow 框架实现 Fast Neural Style。
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/fast-neural-style.git
星际争霸的强化学习demo
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/oneflow_-alpha-star.git
OneFlow是开源的、采用全新架构设计，世界领先的工业级通用深度学习框架。
- 分布式训练全新体验，多机多卡如单机单卡一样简单
- 完美契合一站式平台(k8s + docker)
- 原生支持超大模型
- 近零运行时开销、线性加速比
- 灵活支持多种深度学习编译器
- 自动混合精度
- 中立开放，合作面广
- 持续完善的算子集、模型库
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/oneflow.git
TS-VIS（天枢Vis）是[天枢人工智能开源开放平台](https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe)的可视化组件，支持Tensorflow、Pytorch、Oneflow等主流深度学习框架的可视化功能。
**[文档: https://feyily.github.io/tsvis-document/](https://feyily.github.io/tsvis-document/)**
## 亮点
* 框架无关，支持TensorFlow、PyTorch、OneFlow等主流深度学习框架可视化
* 超快的响应速度
* 支持大规模的可视化
* 支持训练过程实时可视化
* 支持降维分析样本可视化
* 支持神经网络异常可视化
## 支持功能
- 模型结构可视化：可视化网络结构，包括计算图和结构图
- 标量数据可视化：可视化包括神经网络`accuary`和`loss`等的标量数据
- 媒体数据可视化：可视化包括图像、文字、音频在内的媒体数据
- 统计分析可视化：可视化神经网络中权重、偏置等的分布
- 降维分析可视化：通过降维算法，可视化任意高维数据
- 超参分析可视化：可视化不同超参数下的神经网络指标
- 异常检测可视化：将神经网络张量数据映射到二维，可视化张量数据统计信息
- 用户定制可视化：可以将所有功能移动到该模块进行可视化
原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/zjvis.git
open-exchange is a model conversion and visualization tool to help users inter-operate among different deep learning frameworks. Convert models between PyTorch and Tensorflow.
原始仓库地址：https://github.com/icgy96/open-exchange.git
本工具包实现大批量、跨被试、跨设备的脑电数据和标签的预处理、采样、平衡、存储和机器学习数据集生成，涵盖分类、回归、自编码器、单样本模型调试等功能。需要Python 3.5以上的环境。
项目类型
