physicsnemo
Open-Source-Deep-Learning-Framework zum Erstellen, Trainieren und Feinabstimmen von Deep-Learning-Modellen unter Verwendung modernster Physics-ML-Methoden.
Bauen und trainieren Sie KI-Modelle, die physikalisches Wissen anwenden, um wissenschaftliche Probleme zu lösen.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarOpen-Source-Deep-Learning-Framework zum Erstellen, Trainieren und Feinabstimmen von Deep-Learning-Modellen unter Verwendung modernster Physics-ML-Methoden.
physicsnemo hat 3.1k Sterne auf GitHub. Es wurde 730-mal geforkt. physicsnemo ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. physicsnemo ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-learning, machine-learning, nvidia-gpu, nvidia-warp.
Was ist physicsnemo?
Open-Source-Deep-Learning-Framework zum Erstellen, Trainieren und Feinabstimmen von Deep-Learning-Modellen unter Verwendung modernster Physics-ML-Methoden.
Ist physicsnemo Open Source?
physicsnemo ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist physicsnemo kostenlos?
Ja. physicsnemo ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht physicsnemo?
physicsnemo ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist physicsnemo geschrieben?
physicsnemo ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/nvidia-physicsnemo.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.