# siboehm/ShallowSpeed

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siboehm/ShallowSpeed, dépôt open source à 170 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. Small scale distributed training of sequential deep learning…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [siboehm](https://repo.masters-masters.com/owners/siboehm) |
| Étoiles | 170 |
| Forks | 9 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2022 |
| Sujets | deep-learning, distributed-computing, pipelines |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [siboehm/ShallowSpeed](https://github.com/siboehm/ShallowSpeed) |

## Fiche du dépôt

Small scale distributed training of sequential deep learning models, built on Numpy and MPI.

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

## Autres dépôts de siboehm

- [siboehm/SGEMM\_CUDA · ★ 1 355 · Cuda · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/siboehm/SGEMM_CUDA)
- [siboehm/awesome-learn-datascience · ★ 800 · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/siboehm/awesome-learn-datascience)
- [siboehm/lleaves · ★ 486 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/siboehm/lleaves)

## D’autres dépôts Python

- [nssmd/RoboRSI · ★ 170 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/nssmd/RoboRSI)
- [wquguru/one-exit · ★ 170 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/wquguru/one-exit)
- [test-bit-sys/algeria-geo · ★ 170 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/test-bit-sys/algeria-geo)
- [BigBrotherBot/big-brother-bot · ★ 170 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/BigBrotherBot/big-brother-bot)
- [amiller/libfreenect-goodies · ★ 170 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/amiller/libfreenect-goodies)
- [fabpot/sphinx-php · ★ 170 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/fabpot/sphinx-php)

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