Python
How to Turn Familiar NumPy into Compilable GPU Code
JAX combines familiar NumPy syntax with automatic differentiation and XLA compilation, turning Python into GPU-accelerated code. Here's how it works.
#jax
3 プロジェクト Python
毎秒3,000枚以上のナンバープレート認識を高速に実現
CCTモデルとONNX Runtimeを使用した軽量ライブラリ「fast-plate-ocr」による毎秒最大14,000枚のナンバープレート認識
Python
Keras 3 — ディープラーニングへの万能アクセス
Keras 3がTensorFlow、PyTorch、JAXを1つのフレームワークに統合。バックエンドを1行のコードで切り替えるだけで、最大350%のパフォーマンス向上を実現。