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docker-pytorch

PyTorch开发环境的Docker镜像

docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像,整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速,便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用,也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
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。
hub - 开源预训练模型共享与发布平台
CIGithubNetlifyPyTorch Hubhubconf.py开源项目模型提交
PyTorch Hub是一个开源平台,用于发布和共享预训练深度学习模型。开发者可通过简单的PR流程提交模型,平台提供详细的提交指南和模板。PyTorch Hub支持添加hubconf.py文件验证模型功能,并集成了本地测试、CI和网页预览功能,确保模型的正确性和可用性。提交的模型会在24小时内在PyTorch官网展示,促进了AI社区的知识共享和协作。
pytorch-handbook - 使用PyTorch进行深度学习开发的用户的系统化的入门指南
GithubPyTorch卷积神经网络开源项目循环神经网络深度学习神经网络
本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面,包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等,还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新,与PyTorch版本同步,适合所有深度学习研究者。
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。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现,包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护,适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码,文档中还提供了相关论文和代码链接,便于深入学习研究。
titok-pytorch - 32 Token图像编码与重建框架
GithubPytorchTiTok图像处理图像重建开源项目深度学习
TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架,源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token,实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法,支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目,为高效图像处理提供了新的解决方案。
ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器,兼容多数据集与实时可视化
GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估
该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器,支持VOC和COCO数据集,并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南,并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能,并包含未来功能更新计划,帮助开发者快速上手并扩展应用。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
thorough-pytorch - 从基础到进阶的PyTorch深度学习教程
GithubPyTorch开源项目数据科学机器学习深度学习课程
《深入浅出PyTorch》是一门完整的课程,适用于深度学习的学习者,内容从基础到进阶。包括PyTorch的安装、基础知识、主要模块、模型定义、进阶训练技巧、以及可视化技术等。课程通过实际案例和项目实战提高编程与实践能力。适合具备Python编程和机器学习基础的人,通过协作学习提高问题解决能力。
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