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pytorch-metric-learning

高级度量学习工具库,适用于深度学习

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。

tflearn - 深度学习库,简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库,基于TensorFlow构建,提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型,兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
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。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包,支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包,支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型,以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
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。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库,提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器,推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大,适合快速开发和部署各类图像分割应用。
TorchSSL - 优化半监督学习效率与效果的工具箱
FlexMatchGithubPyTorchSemi-supervised learningTorchSSLUSB开源项目
TorchSSL项目已停止维护,建议参考其升级版USB,USB在训练时间上比TorchSSL提高87.5%,并且效果更出色。TorchSSL是一个基于PyTorch的半监督学习工具箱,支持9种流行算法和5个数据集,致力于实现公平的算法比较和研发。该工具箱新增了FreeMatch和SoftMatch算法,适合半监督学习研究人员使用,提供详细的实验日志和模型权重下载。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
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。
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