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PyTorch数值深度学习库,支持微分方程和数值方法

Torchdyn是一个专注于数值深度学习的PyTorch库,涵盖微分方程、积分变换和数值方法。它提供便捷的工具和层,用于构建神经微分方程和复合模型,并支持GPU加速和多种数值方法。该库与PyTorch和pytorch-lightning高度集成,使得用户能够快速上手,推进研究和应用。

ignite - PyTorch工具库,专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库,帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码,提供了控制简单且强大的API,支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统,以及开箱即用的度量工具,使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外,Ignite还支持自定义事件,满足高级用户需求。
PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目,专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧,提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南,展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新,配有环境配置说明,适合深度学习研究者和实践者参考学习。
vision - TorchVision 计算机视觉库 提供数据集模型和图像处理功能
GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉
TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库,提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端,具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API,适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容,持续更新以支持最新技术。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
thinc - 灵活轻量的深度学习库,支持多种主流框架
GithubMXNetPyTorchTensorFlowThincdeep learning开源项目
Thinc是一款轻量级深度学习库,提供简洁的函数式编程API,支持与PyTorch、TensorFlow、MXNet等框架的集成。用户可以通过Thinc构建、配置和部署自定义模型。Thinc支持类型检查、简洁的函数式模型定义、可扩展的后台系统,并兼容Python 3.6+,适用于Linux、macOS和Windows操作系统。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架,支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性,适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比,TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架,基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API,支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型,便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息,请查阅文档和示例笔记本。
pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包,结合表格、文本和图像数据
Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据
pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目,专为多模式数据集设计,支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持,如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块(如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等)、GPU友好的测试时增强(TTA)、大图像推理及常用方法,支持多种损失函数,并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
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