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bayesian-torch

贝叶斯神经网络层和不确定性估计的PyTorch扩展库

Bayesian-Torch是PyTorch的扩展库,用于在深度学习模型中实现贝叶斯推理和不确定性估计。它提供贝叶斯层,支持将确定性神经网络转换为贝叶斯形式。库包含变分推理、MOPED、量化和AvUC损失等功能,适用于不确定性感知应用。研究人员和开发者可利用Bayesian-Torch构建更可靠、可解释的AI模型。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架
GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛
PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。
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。
Ensemble-Pytorch - PyTorch集成学习框架助力模型优化
Ensemble-PyTorchGithubpytorch开源项目机器学习模型集成深度学习
Ensemble-Pytorch是一个为PyTorch设计的集成学习框架,旨在提高深度学习模型的性能和鲁棒性。该框架支持多种集成策略,如Fusion、Voting、Bagging和Gradient Boosting,适用于分类和回归任务。作为PyTorch生态系统的一部分,Ensemble-Pytorch提供简洁的API和详细文档,便于研究人员和开发者实现和优化集成模型。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能
GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型
PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行,持续评估PyTorch最新版本性能。
brevitas - 面向神经网络量化的PyTorch库
BrevitasGithubPyTorch开源项目神经网络量化训练后量化量化感知训练
Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库,支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本,如QuantConv和QuantLSTM等,允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1,跨平台支持,推荐GPU加速。作为研究项目,Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。
segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
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。
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