NATTEN

高效实现多维滑动窗口自注意力的开源库

NATTEN Neighborhood Attention 自注意力机制深度学习计算机视觉 Github 开源项目

NATTEN是一个开源库，专门用于快速实现Neighborhood Attention。该项目支持1D、2D和3D问题空间，提供naive、GEMM以及新型Fused Neighborhood Attention (FNA)等多种后端实现。FNA引入反向传播支持，显著提高了模型训练效率。NATTEN兼容PyTorch 2.0及更高版本，同时支持CPU和CUDA后端，并实现了因果掩码、可变参数和相对位置偏置等功能。

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介绍相关项目

flash-attention - 高效注意力机制加速深度学习模型训练

CUDAFlashAttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制

FlashAttention是一种高效的注意力机制实现,通过IO感知算法和内存优化提升计算速度并降低内存消耗。它支持NVIDIA和AMD GPU,适用于多种深度学习框架。最新的FlashAttention-3版本针对H100 GPU进行了优化。该项目提供Python接口,可集成到现有模型中,有助于加速大规模深度学习模型的训练过程。

External-Attention-pytorch - 注意力机制和主干网络的PyTorch实现合集

AttentionFightingCVGithub代码库开源项目深度学习计算机视觉

该项目提供了多种注意力机制和主干网络的PyTorch实现代码。涵盖External Attention、Self Attention、Squeeze-and-Excitation等注意力机制,以及ResNet、MobileViT等主干网络。代码结构清晰,注释详细,既可帮助初学者理解核心原理,也可作为科研和工业应用的可复用组件。项目适合深度学习爱好者学习和实际使用。

flash-linear-attention - Triton实现的高效线性注意力模型库

Flash Linear AttentionGithubTriton实现开源项目深度学习线性注意力模型自然语言处理

Flash Linear Attention是一个基于Triton实现的线性注意力模型库。该项目集成了RetNet、GLA和Based等多种先进模型，实现了高效的token混合和文本生成。兼容Hugging Face Transformers库，提供预训练模型、评估工具和基准测试，为线性注意力技术的研究和应用提供了便利。

FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构

FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割

FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。

T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制

GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力

TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现，交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点，通过采用缓存和重用这些输出的方式，无需额外训练，即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成，提供快速图像生成，适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。

attention-gym - FlexAttention API的注意力机制实验工具集

Attention GymFlexAttentionGithubPyTorch开源项目机器学习注意力机制

Attention Gym是一个基于FlexAttention API的开源工具集，用于实验和优化各种注意力机制。项目提供了多种注意力变体的实现、性能对比工具和实用函数，包括示例脚本和可视化组件。研究人员和开发者可以利用这些资源来探索、理解和应用先进的注意力技术，从而在自己的模型中实现更高效的注意力机制。

TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架

GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台

TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。

attention_sinks - 调整预训练的 LLM 以使用修改后的滑动窗口注意力形式

Githubattention_sinkstransformers开源项目流畅生成深度学习模型高效流处理

通过`attention_sinks`改进预训练语言模型，结合滑动窗口注意力，实现流畅文字生成。与传统`transformers`不同，保持显存恒定使用，确保高效性能。支持Llama、Mistral、Falcon、MPT、GPTNeoX等多种模型，适用于多步生成任务，如聊天机器人。详细benchmark测试结果显示，该技术在处理数百万个令牌后依然保持低困惑度和高流畅度，是多任务处理的理想选择。

AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现

GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习

AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。

metal-flash-attention - Apple芯片上的FlashAttention高性能实现

Apple siliconFlashAttentionGithubMetal开源项目性能优化注意力机制

metal-flash-attention项目将FlashAttention算法移植至Apple silicon，提供精简可维护的实现。支持macOS和iOS，使用32位精度计算和异步拷贝。项目采用单头注意力机制，专注于核心瓶颈优化。通过创新的反向传播设计，减少内存使用并提高计算效率。改进了原始FlashAttention的反向传播设计，提高并行效率。项目正在持续优化，包括寄存器压力、可移植性和文档完善。

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