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

OfflineRL-Kit - 高效易用的PyTorch离线强化学习库

GithubPyTorch实验管理开源项目模型训练离线强化学习算法库

OfflineRL-Kit是基于PyTorch的离线强化学习库，提供清晰的代码结构和最新算法实现。支持CQL、TD3+BC等多种算法，具备高扩展性和强大的日志系统。该库还支持并行调优，便于研究人员进行实验。相比其他离线强化学习库，OfflineRL-Kit在性能和易用性方面都有显著优势，是离线强化学习研究的有力工具。

ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库

GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习

TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名（LTR）技术的开源库，基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数，以及各类排名指标如平均倒数排名（MRR）和标准折扣累积增益（NDCG）。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现，用于优化排名指标。此外，它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门，无需复杂安装。

mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库

CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型

MLGB是一个Python库，集成了50多种CTR预测和推荐系统模型，兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API，方便快速调用复杂模型。通过代码优化，MLGB实现了高效性能，为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。

vision3d - PyTorch驱动的开源激光雷达感知库

3D检测GithubLIDAR感知PV-RCNNPyTorchSECOND模型开源项目

Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库，专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心，便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法，并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停，但项目仍提供详细文档和示例，支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具，欢迎社区贡献，为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。

pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具

FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目

pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。

multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪，兼容多种检测器

CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目

该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。

mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。

Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务

3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割

Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。

Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包支持文本分类和序列标注

GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型

Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包，专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型，提供多种损失函数，具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集，使用方式简单，可快速应用于实际NLP项目中。

CUDAFBGEMMGithubPyTorchTorchRec开源项目推荐系统

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