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基于PyTorch的神经网络势能模型库 实现高精度分子动力学模拟

TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。

ignite - PyTorch工具库,专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库,帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码,提供了控制简单且强大的API,支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统,以及开箱即用的度量工具,使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外,Ignite还支持自定义事件,满足高级用户需求。
AniPortrait - 基于音频的高质量肖像动画生成框架
AniPortraitGithub人像动画人工智能图像合成开源项目音频驱动
AniPortrait是一个基于音频和参考肖像图像生成高质量动画的开源框架。该项目支持自驱动、面部重演和音频驱动三种模式,可生成逼真的肖像动画。项目开源了预训练模型,并提供了详细的安装指南、推理命令和训练流程。AniPortrait为数字内容创作者提供了一种制作生动肖像动画的新方法,拓展了视觉内容创作的可能性。
onnx2torch - ONNX模型转换至PyTorch的转换器
GithubONNXPyTorchonnx2torch安装开源项目转换器
onnx2torch转换器使从ONNX到PyTorch的模型转换变得简单,从而简化深度学习工作流。通过简单函数调用即可完成转换,并支持自定义层扩展,且支持模型返回ONNX格式。适用于分割、检测、分类和变压器模型。尽管当前支持的模型和操作有限,用户可以通过GitHub反馈需求,以协助开发团队改进。支持通过pip或conda快速安装,并提供详细的使用示例和扩展教程。
ncps - NCP、LTC 和 CfC 有线神经模型的 PyTorch 和 TensorFlow 实现
CfCGithubLTCNeural Circuit PoliciesPyTorchTensorFlow开源项目
神经电路策略(NCPs)是一种设计稀疏递归神经网络的方法,灵感来源于秀丽隐杆线虫的神经系统。该开源项目提供与PyTorch和TensorFlow兼容的模块,增强可审计的自主性。其安装步骤简便,并且提供了丰富的文档和互动教程,帮助用户从基础到复杂模型的创建。多种示例和教程,包括在Google Colab上的演示,让用户快速掌握NCPs的应用。
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。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库,提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性,配备详尽文档和测试,确保用户快速上手且使用可靠。此外,TorchRL包括多种可复用功能,适用于成本、回报处理和数据管理,是开展强化学习研究与应用的理想工具。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架,支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性,适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比,TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
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。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
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