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carefree-learn

简化深度学习流程,支持PyTorch高效训练与推理

carefree-learn项目致力于简化深度学习流程,特别是基于PyTorch的训练与推理。采用模块优先、原生兼容的设计原则,支持AI模型推理,符合现代AI的发展趋势,并遵循MIT许可证。项目提供易于使用的接口和高性能模块,适合开发者与使用者。

FastAI.jl - Julia深度学习流程的高效简化工具
FastAI.jlGithubJulia图像分类开源项目深度学习计算机视觉
FastAI.jl是一个Julia深度学习库,旨在简化从数据处理到模型训练的全过程。它提供可重用组件,支持计算机视觉和表格数据任务,同时保持灵活定制性。该库整合了Julia生态系统中的多个包,通过高级工作流程和API,提高了深度学习项目的效率。FastAI.jl适用于各类深度学习应用,为研究人员和开发者提供了便捷的工具。
torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架
GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏
torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架,通过编辑yaml文件即可设计实验,无需编写Python代码。支持提取模型中间表示,方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager,无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块,并包含多种范例代码及预训练模型,适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。
relora - 使用ReLoRA实现高效深度学习模型训练
GithubPEFTPyTorchReLoRAflash attention开源项目训练
ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练,兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+,支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本,达到高效分布式训练,并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启,适用于各种规模的模型训练。
fklearn - 通过函数式编程简化机器学习问题的解决方案
Apache许可证Githubfklearnscikit-learn功能编程开源项目机器学习
fklearn基于函数式编程原则,旨在简化实际机器学习问题的解决。其核心原则包括:模型验证应反映真实情况、生产模型应与已验证模型一致、模型可快速投产,以及结果的可重复性和易于深入分析。用户可通过pip或源码安装fklearn,并可参考详尽文档和社区支持以快速入门。
caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架
Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能
Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息,请访问caffe2.ai。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
fastbook - fastai与PyTorch的深度学习教程
GithubGoogle ColabMOOCPyTorchfastai开源项目深度学习
本项目提供涵盖fastai和PyTorch的深度学习教程,适合初学者与进阶用户。可通过Google Colab在线运行,无需本地配置Python环境。项目还包括MOOC课程及相关书籍,系统化帮助用户学习深度学习技术。
autotrain-advanced - 机器学习模型的训练与部署的无代码训练
AutoTrainColabGithubHugging Face开源项目机器学习部署
AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案,只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目,关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用,只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行,也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本,推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验,支持学术设置下的分类问题,且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导,适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
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