physicsnemo
Marco de aprendizaje profundo de código abierto para construir, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje profundo utilizando métodos de Física-ML de vanguardia.
Construye y entrena modelos de IA que aplican conocimientos de física para resolver problemas científicos.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasMarco de aprendizaje profundo de código abierto para construir, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje profundo utilizando métodos de Física-ML de vanguardia.
physicsnemo tiene 3.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 742 veces. physicsnemo está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2023. physicsnemo está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: deep-learning, machine-learning, nvidia-gpu, nvidia-warp.
¿Qué es physicsnemo?
Marco de aprendizaje profundo de código abierto para construir, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje profundo utilizando métodos de Física-ML de vanguardia.
¿physicsnemo es de código abierto?
physicsnemo es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿physicsnemo es gratis?
Sí. physicsnemo es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está physicsnemo?
physicsnemo está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito physicsnemo?
physicsnemo está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/nvidia-physicsnemo.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.