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zennit

基于PyTorch的神经网络解释与探索框架

Zennit是基于PyTorch的神经网络解释框架,专注于分层相关性传播(LRP)技术。它为研究人员提供了高度可定制和集成的标准化解决方案,用于应用基于规则的归因方法。该框架要求模型使用PyTorch的torch.nn.Module结构,目前处于活跃开发阶段,已具备基本稳定性,可用于多种神经网络解释任务。

PyTorch-Encoding - 基于PyTorch的高效深度学习编码网络
GithubPyTorch-EncodingResNeSt图像分类开源项目深度学习语义分割
PyTorch-Encoding由Hang Zhang创建,提供了详细的安装和使用说明,包含图像分类和语义分割模型。项目集成了ResNeSt和Deep TEN等编码网络,在ADE20K和PASCAL Context等数据集上取得了出色表现。其高效的上下文编码方法为深度学习提供了新的解决方案,是计算机视觉领域的重要工具。
Neurite - 探索思维和创造力的视觉化交互平台
AI代理GithubMandelbrot SetNeuritefractal创意思维开源项目
Neurite结合分形几何和思维导图技术,提供一个创新的数字界面,用于探索并增强个人和团队的创意思维。其实时曼德尔布罗特集导航和AI增强功能,优化了创意的可视化和交互体验,适合研究者、开发者及所有创新思维爱好者。
zvt - 股票市场分析与交易的可视化和数据分析工具
Githubzvt中国股票安装开源项目数据美国股票
zvt是一个高效的可视化和数据分析工具,支持中国、美国和香港股市的数据抓取、持久化、增量更新与机器学习预测。用户可以通过简洁代码实现数据采集、策略编写和交易分析,在金融市场中做出更好决策。详尽的文档和多样的功能模块,使其成为投资者及开发者的理想选择。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库,支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法,包括权重量化、整数量化和浮点数量化,旨在优化模型性能以适应不同平台,如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南,帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具,简化团队基础模型训练
Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练
Neptune 提供一款高效实验跟踪平台,适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据,实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持,加速训练监控和优化。支持25+框架集成,是MLOps理想工具。
torch-cam - 利用 PyTorch 中卷积层的特定于类的激活的简单方法
GithubGrad-CAMPyTorchTorchCAMVisualize heatmapclass activation map开源项目
TorchCAM使用PyTorch的钩子机制,简化了获取卷积层类激活图的过程。该工具支持多种CAM方法,能够与任意PyTorch模型集成。用户只需几行代码即可设置并检索激活图,并可进行可视化。项目提供详尽的文档和多种演示应用,适用于深度学习模型解释需求的开发人员。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能,支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型,能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型,及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型,能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型,提供丰富的开发指导和API参考,有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库,旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性,基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择,适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型,提高机器学习任务的效率和性能。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
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