pytorch-metric-learning

高级度量学习工具库，适用于深度学习

PyTorch Metric Learning TripletMarginLoss loss函数嵌入模型训练 Github 开源项目

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。

文档

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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