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pyHGT

大规模异构和动态图的图神经网络解决方案

Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构,设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单,只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。

pytorch_graph-rel - 基于关系图的联合实体和关系抽取模型
GithubGraphRel图神经网络实体关系抽取开源项目深度学习自然语言处理
GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征,通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现,提供了预训练模型,在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议,为自然语言处理领域提供了新的解决方案。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点,通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API,并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能,适用于多种图神经网络分析任务。
h2ogpt - 私密的文件查询与总结工具
Githubh2oGPT开源项目文档查询本地私有GPT LLM热门用户界面
h2oGPT是一个基于Apache V2协议的开源项目,支持用户通过高效的本地私有GPT语言模型查询、总结文档或进行交流。该项目提供多种模型支持,包括LLaMa2、Mistral等,并具备包括PDF、Excel、Word在内的多种文件类型处理能力。用户可以通过UI或CLI界面使用该系统,并利用GPU或CPU进行操作。h2oGPT还可以作为OpenAI服务器的替代品,支持文本完成、音频转写和图像生成等功能。
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架,专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块,支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割,以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装,并提供示例代码,方便研究人员和开发者快速上手使用。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现,优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN,优化了跳层激励和辅助重建损失,以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器,具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区,与LAION合作获取更多支持。
transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型
AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目
Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目,实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理,可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁,依赖少,注重数据质量。它提供数据处理工具,支持自定义训练,并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目
TorchScale是一个PyTorch开源库,旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构,提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构,支持多种应用,如语言、视觉和多模态任务,用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递,实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率,并集成了最新的球谐函数稀疏化技术,大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持,适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
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