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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不确定性估计深度学习PyTorch变分推断Github开源项目

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。

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介绍相关项目
benchmark_VAE - 统一实现常见变分自编码器并提供基准比较
Githubpythae分布式训练变分自编码器开源项目深度学习自动编码器
pythae库实现多种常见的变分自编码器模型，提供相同自编码神经网络架构下的基准实验和比较。用户可以用自己的数据和编码器、解码器网络训练这些模型，并集成wandb、mlflow和comet-ml等实验监控工具。最新版本支持PyTorch DDP分布式训练，提高训练速度和处理大数据集的能力。支持从HuggingFace Hub进行模型共享和加载，代码简洁高效。涵盖多种已实现模型和采样器，满足不同研究需求。
torch-fidelity - PyTorch生成模型评估指标库
GithubPyTorch开源项目性能指标扩展性生成模型评估高效计算
torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。
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。
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性
该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。
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。
pytorch-cpp - C++ 实现的 PyTorch 教程，为深度学习研究者提供从基础到高级的全面指南
C++GithubLibTorchPyTorch开源项目教程深度学习
本项目提供了 C++ 版本的 PyTorch 教程，适用于从基础到高级的深度学习研究者，涵盖线性回归、卷积神经网络和生成对抗网络等内容。支持 macOS、Linux 和 Windows 的多平台编译和运行，项目要求包括 C++-17 兼容编译器、CMake 和合适版本的 LibTorch。含有全面的构建与运行指南，以及交互式教程和 Docker 支持。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型，适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档，助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理，极致满足专业需求，是NLP领域的首选工具库。
pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模
GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持
新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。
thorough-pytorch - 从基础到进阶的PyTorch深度学习教程
GithubPyTorch开源项目数据科学机器学习深度学习课程
《深入浅出PyTorch》是一门完整的课程，适用于深度学习的学习者，内容从基础到进阶。包括PyTorch的安装、基础知识、主要模块、模型定义、进阶训练技巧、以及可视化技术等。课程通过实际案例和项目实战提高编程与实践能力。适合具备Python编程和机器学习基础的人，通过协作学习提高问题解决能力。
pytorch-minimize - PyTorch多变量函数优化工具集
GithubPyTorch优化函数求解开源项目最小化自动微分
pytorch-minimize是PyTorch生态系统中的多变量函数优化工具集。它集成了BFGS、共轭梯度法和牛顿法等多种算法,支持CPU和GPU运算。该库利用自动微分技术计算精确导数,无需手动提供梯度。此外,它还提供约束优化和非线性最小二乘问题的解决方案,为确定性优化任务提供自动梯度计算和GPU加速支持。
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