TensorFlow Compression 项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/com/compression 1. 项目基础介绍和主要编程语言
TensorFlow Compression（TFC）是一个基于 TensorFlow 的数据压缩工具库。该项目的主要编程语言是 Python 和 C++。它允许开发者在其机器学习模型中集成端到端优化的数据压缩功能，从而在牺牲少量模型性能的前提下，显著减少数据的存储需求。
2. 项目核心功能
TensorFlow Compression 提供了以下核心功能：
- 范围编码（Range Coding）：实现了灵活的 TensorFlow 操作，支持可选的“溢出”功能，可以将 Elias gamma 编码嵌入到范围编码的比特序列中，从而能够编码包含整个有符号整数集的字母表，而不仅仅是有限范围。
- 熵模型类：简化了设计率-失真优化代码的过程。在训练期间，它们充当似然模型；训练完成后，它们通过自动化范围编码表的设计和调用范围编码器实现，将浮点张量编码为优化的比特序列。
- TensorFlow 函数和 Keras 层：提供了在数据压缩上下文中有用的额外功能，如数值查找密度函数的分位数、对抖动噪声的期望、具有更灵活填充选项和支持傅里叶域中重新参数化核和偏置的卷积层，以及广义除法归一化（GDN）的实现。
3. 项目最近更新的功能
截至 2024 年 2 月 1 日，TensorFlow Compression 进入了维护模式。这意味着：
- 功能冻结：TFC 的完整功能集已被冻结，不再开发新功能，但会接收维护修复。
- 兼容性更新：新的 TFC 包将仅与 TensorFlow 2.14 兼容。由于 TensorFlow 2.15 中引入的 Keras 版本不兼容，需要重写层和熵模型类，因此不再支持 TensorFlow 2.15 及更高版本。
- 独立 C++ 操作包：为了确保现有模型仍能在 TensorFlow 2.15 及更高版本上运行，发布了新的包
tensorflow-compression-ops，该包仅包含 C++ 操作，并将尽可能更新以支持新版本的 TensorFlow。
通过这些更新，TensorFlow Compression 继续为开发者提供稳定且高效的数据压缩解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
