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tensor

实现轻量级1D张量库 模仿PyTorch和NumPy功能

该项目用C语言实现了一个简单的1D浮点张量库,功能类似PyTorch的Tensor和NumPy的ndarray。库支持高效切片操作,并提供Python接口。通过展示张量对象如何管理Storage和View来实现高效内存利用,帮助开发者理解底层张量操作原理。项目还演示了如何将C代码封装为Python模块,并使用pytest进行测试。

tutorials - PyTorch Lightning 教程,轻量级可执行笔记本集
GithubJupyter NotebookPytorchLightning开源项目教程机器学习
这是一个开源的 PyTorch Lightning 教程集合,提供轻量级、可执行和可复现的笔记本。项目涵盖 Lightning 的各种应用,包括最佳实践、数据集使用和开发技巧。内容适合不同水平的开发者,从入门到深入学习都有所涉及。
dlib - 现代C++机器学习工具包,实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库,专注于机器学习解决方案,支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可,适用于各类项目。
Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库
EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分
Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库,提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程,计算任意阶导数,适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值,致力于推动AI和科学计算领域的进步。
TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南
GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习
TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库,提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例,覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧,为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。
taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言
GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算
Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言,专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令,支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性,广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。
libtins - 跨平台高级C++网络数据包分析与构建库
C++库Githublibtins开源项目抓包数据包处理网络数据包
libtins是一款面向网络安全和数据包分析的高级C++库。它提供跨平台、高效的API,用于创建、发送、接收和操作网络数据包。支持WPA2解密、802.11协议和TCP ACK跟踪。依赖libpcap和openssl,可选择性禁用功能以减少依赖。启用C++11时性能更优。
tensorwatch - 数据科学和机器学习的实时可视化与调试工具
GithubJupyter NotebookMicrosoftTensorWatch开源项目数据可视化机器学习
TensorWatch是由微软研究院开发的调试和可视化工具,专为数据科学、深度学习和强化学习设计。它运行在Jupyter Notebook中,提供实时的机器学习训练可视化和分析功能。其灵活的架构允许创建自定义的可视化、界面和仪表板,并支持独特的Lazy Logging模式进行实时查询和流式数据处理。TensorWatch支持多种图表类型和并行流可视化,是一个易于使用且可扩展的调试平台。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库,支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分,提供从基础数学算法到高级定价模型的功能,包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展,并提供独立可运行的示例,便于用户学习和应用。
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