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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。

ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库,用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型,提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API,用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成,为边缘AI开发提供了实用的工具。
mixture-of-experts - 稀疏门控专家混合模型的Pytorch实现
GithubPytorchSparsely Gated Mixture of Experts参数开源项目计算语言模型
基于Pytorch实现的稀疏门控专家混合模型,可以在保持计算量不变的情况下大幅增加语言模型的参数量。项目参考了TensorFlow的实现,并进行了增强。还包含ST Mixture of Experts的使用指南,安装和使用示例,以及自定义专家网络的支持。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程(SDE)求解器。其使用Python和PyTorch开发,安装方便,并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门,并通过文档进一步学习。除了基础功能外,还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
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。
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库,专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能,支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制,也可用于生成艺术创作。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
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。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
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