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PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法

Continual LearningPyTorchNeurIPSincremental learningSynaptic IntelligenceGithub开源项目

此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。

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介绍相关项目
solo-learn - 使用自监督学习进行无监督视觉表征的方法与技巧
GithubPyTorch Lightningsolo-learn开源项目无监督自监督学习视觉表示学习
solo-learn库基于PyTorch Lightning，提供多种自监督方法用于无监督视觉表征学习。该库包含全面的训练技巧和多种数据处理、评估方式，以提高训练效果和可重复性。其主要特点有快速的数据处理、自定义模型检查点、线上和线下的K-NN评估。库内包含灵活的数据增强、可视化功能，并不断更新方法和改进教程，使模型训练和调试更加高效简便。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例，使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行，确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新，包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库，支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库
GithubPyTorch大语言模型开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
本书基于PyTorch，系统性涵盖深度学习的核心知识，包括计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等实战案例，详解ONNX和TensorRT推理部署框架，为读者提供从基础到应用的完整指导，帮助快速掌握PyTorch并实现项目落地。适合AI自学者、产品经理及跨领域人士阅读。
pytorch-metric-learning - 高级度量学习工具库，适用于深度学习
GithubPyTorch Metric LearningTripletMarginLossloss函数嵌入开源项目模型训练
PyTorch Metric Learning提供多种损失函数、挖掘器和评估工具，支持自定义和无监督学习。该库适用于各种训练和测试需求，配有详细文档和示例，适合高效嵌入空间计算的应用场景。
CALM-pytorch - 组合式增强大型语言模型框架
CALMGithubLLM人工智能开源项目深度学习神经网络
CALM-pytorch是基于Google Deepmind研究的开源PyTorch实现，旨在通过组合多个专业LLM来增强大型语言模型的能力。该框架支持集成任意数量的增强型模型，提供灵活的连接配置和便捷的训练工具。CALM-pytorch可与多种Transformer架构兼容，包括视觉Transformer，为研究人员和开发者提供了一个强大的平台来探索和扩展LLM的潜力。不仅支持文本处理，还能整合视觉和音频模型，为多模态AI应用开发提供了强大支持。
lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练
GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉
这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。
DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习
GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习
本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目，内容更新为PyTorch版本，适合希望深入理解和实践机器学习的用户。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
d2l-pytorch - MXNet代码转换为PyTorch实现的指南
Dive Into Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目深度学习线性神经网络
本项目基于《Dive Into Deep Learning》书籍，将MXNet代码转换为PyTorch实现。内容包括安装指南、线性神经网络、多层感知器、卷积神经网络、现代卷积网络、循环神经网络和注意力机制等章节。提供详细教程和示例代码，适合使用PyTorch进行深度学习的开发者。建议克隆仓库或使用nbviewer查看notebook文件。
相关项目
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