# ardianumam/Tensorflow-TensorRT

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ardianumam/Tensorflow-TensorRT, dépôt open source à 301 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. This repository is for my YT video series about…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [ardianumam](https://repo.masters-masters.com/owners/ardianumam) |
| Étoiles | 301 |
| Forks | 109 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2019 |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [ardianumam/Tensorflow-TensorRT](https://github.com/ardianumam/Tensorflow-TensorRT) |

## Fiche du dépôt

This repository is for my YT video series about optimizing a Tensorflow deep learning model using TensorRT. We demonstrate optimizing LeNet-like model and YOLOv3 model, and get 3.7x and 1.5x faster for the former and the latter, respectively, compared to the original models.

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## D’autres dépôts Jupyter Notebook

- [ArthurConmy/Automatic-Circuit-Discovery · ★ 301 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/ArthurConmy/Automatic-Circuit-Discovery)
- [AI-Maker-Space/LLM-Ops-Cohort-1 · ★ 301 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/AI-Maker-Space/LLM-Ops-Cohort-1)
- [center-for-humans-and-machines/transformer-heads · ★ 301 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/center-for-humans-and-machines/transformer-heads)
- [dannyneil/public\_plstm · ★ 301 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/dannyneil/public_plstm)
- [HadXu/ML-From-Scratch · ★ 301 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/HadXu/ML-From-Scratch)
- [ericjang/normalizing-flows-tutorial · ★ 301 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/ericjang/normalizing-flows-tutorial)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.